AI 模型可被证明地隐藏任意能力
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
- arXiv
- 2610.13928
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 3 270M
摘要作者用数字锁隐藏可执行能力,并称化学与奇偶任务上的引出未恢复该能力。
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
另有240篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
重测并扩展对 AI Agent 的提示注入,并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
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提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 AgentTracer,事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
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提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
作者研究开源权重模型的篡改抵抗:发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
提出 ASPIRE 行为图搜索,开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎,目标是开放式画出可利用的行为路径,而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 SBW,为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
SBW 是免训练的智能体行为水印,把所有者标识放在离散动作选择上,而不是输出 token。
提出 CORSA,按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复