AlignPoison：生成式推荐模型条件定向投毒框架

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Zhuoxuan Zhang 等作者的论文，提出 AlignPoison 黑盒投毒框架，并报告生成式推荐模型的投毒脆弱性研究。据该报道，在攻击者可注入有限恶意交互、并以黑盒方式查询推荐 API 的现实设定下，注入不到 1% 的合成交互即可显著提升触发条件下恶意目标的推荐概率。AlignPoison 从 API 输出中发现并采样上下文对齐前缀；在单模态与多模态生成式推荐基准上，ASR 提升最高达 16.3 个百分点。上述条件与结论均限于该论文所设定的黑盒查询与有限注入场景，报道未说明其他攻击设定或模型类型下的表现。

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