ARBITRA：基于多专家论证的鲁棒文档级 MITRE ATT&CK 提取
ARBITRA 通过多个角色专精的 LLM 专家从完整 CTI 报告中提出候选 MITRE ATT&CK 实体，并用基于文档证据与理由的逐候选量化双极论证框架（QBAF）进行验证，在 ATT&CK 提取基准上取得比句子级流水线、近期 LLM 提取系统及 GPT-5.5 等前沿模型更强的精确率导向工作点。
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共 20 条 · 更新于 15:33
arXiv推荐指数4545 arXiv推荐指数6767 arXiv 论文：基于惊讶度的持续学习易吸收谎言，证据门控可缓解
论文研究 LoRA 适配的学生模型（Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B、Llama-3.2-3B）从真假声明流中持续学习时的问题，发现基于惊讶度的筛选规则会吸收几乎全部植入的谎言，吸收率接近同等预算下的随机选择。
arXiv推荐指数3838 视频 RLVR 中的捷径放大现象：基于感知不确定性坍缩的分析与 BSPO 方法
研究发现视频 RLVR 训练存在捷径放大效应，模型越来越倾向文本先验答案而非视觉证据，表现为感知不确定性坍缩——答案分布持续锐化但视觉证据带来的不确定性下降逐渐减弱。
arXiv推荐指数6262 TopKLoRA 可解释稀疏微调实现忠实电路发现
论文提出 TopKLoRA，一种仅激活每个 token 上 k 个最大适配器隐变量的可解释 LoRA 变体，仅用下游损失训练，使优化压力促使模型学习具功能因果性的隐变量。
arXiv推荐指数5555 TNCS：面向代码模型的数据高效后门攻击方法
论文提出 Trigger-Neutralized Counterfactual Scoring（TNCS），通过对比触发输入与触发中和反事实输入下的评分模型输出，隔离触发器对目标行为的贡献，适用于分类与生成任务。
arXiv推荐指数7272 指令微调数据选择器的 utility-hijacking 攻击与 CONCERT 防御研究
论文提出 utility-hijacking 攻击，通过改造有害记录使其兼容效用导向的指令数据选择器并保留恶意载荷，令 top-k 选择反而集中而非过滤毒物。
arXiv推荐指数6060 PerMIT：用机器校验完整性定理与社区信任保护 LLM Agent 持久记忆
PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构，在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下，通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用，并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
arXiv推荐指数2323 VMSpec：基于反编译器的虚拟机混淆对抗方法
VMSpec 是一种基于反编译器的自动化方法，通过构建 VM 处理器规格，让现有反编译器能分析 VM 混淆代码。在 147 个来自 Tigress 和 Code Virtualizer 混淆基准的程序及 6 个真实恶意软件 DGA 上，VMSpec 几乎剥离了所有样本的 VM 混淆，输出效果接近 Ghidra 对原始代码的反编译。
安全paper推荐指数6060 论文论证投毒式神经网络后门不具备密码学不对称性
arXiv 论文 2610.28045 提出归约论证，认为投毒式神经网络后门无法像密码学认证方案那样形成不对称性：若投毒训练能让模型对未见触发器稳定触发并保持正常行为，该训练过程本身就是一个触发器验证器学习器。
安全paper推荐指数6262 BenchDoor：利用基准激励实施后门投毒攻击
论文提出 BenchDoor 数据投毒与后门攻击框架，利用机器学习基准驱动数据集采用这一激励机制，让投毒数据在提升基准分数的同时植入触发器。
安全paper推荐指数6464 Fake News, Real Crashes：LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准
Mengxiao Wang 与 Nitesh Saxena 发布 arXiv:2610.26438，提出针对 LLM 交易 Agent 的“信息注入”攻击基准，覆盖 5 种注入向量、7 类事件、15 只美股上约 10,000 次决策。
安全paper推荐指数5858 RAGLeak：针对检索增强生成的供应链隐私后门
研究者提出 RAGLeak，一种针对检索增强生成（RAG）的供应链隐私后门，被触发的生成器会把检索到的私密文档做可逆混淆而非直接复制或改写，再由辅助 LLM 还原隐藏内容。
arXiv推荐指数6262 RAGLeak：RAG 系统中的供应链隐私后门攻击
研究者提出 RAGLeak，一种将信息泄露与直接文本暴露解耦的 RAG 供应链隐私后门攻击，触发后由生成器对检索到的私密文档做可逆混淆，再由辅助 LLM 高保真还原。在三个模型家族和三个应用领域上，RAGLeak 的 ASR 最高达 100%，对正常效用影响有限，在代表性检测类防御下 ASR 最多下降 10 个百分点。该后门在干净微调后以及跨模型规模和版本仍然有效，代码已开源。
arXiv推荐指数5252 PhantomTac：用可贴附磁标签劫持机器人触觉系统
研究者在磁性触觉传感器中发现名为 PhantomTac 的物理层漏洞，攻击者只需在物体表面贴一枚约 0.5 mm 厚、无需供电的磁标签即可篡改传感器解读的力值，且可被条形码贴纸遮盖，属于部署后即可离开的“deploy-and-forget”攻击。
arXiv推荐指数7171 论文：伪造新闻对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击
Mengxiao Wang 提出针对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准，在 15 只美股上评估约 10,000 次决策，覆盖 5 种注入向量和 7 类事件。
安全paper推荐指数7171 论文提出说话人激活后门 SAB：以目标人声为触发器，Whisper 与 Parakeet 后门成功率最高 97.0%
论文提出 Speaker-Activated Backdoor（SAB）设定，攻击者在微调阶段植入后门，以目标说话人的自然语音作为触发器，无需接触推理时音频。两阶段微调方法仅用两分钟目标说话人真实音频，就在 Whisper-medium 和 Parakeet 上分别取得 90.2% 和 97.0% 的后门成功率，误报率为 1.7% 和 0%。
安全paper推荐指数7474 AutoRedClaw：面向 claw 式 Agent 的自动化红队框架与 RedClaw-Bench 基准
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架，可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境，并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。