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完整标题与摘要 · 9 条- 会议论文USENIX Security 2025
Cloak, Honey, Trap：针对 LLM Agent 的主动防御
利用 LLM 的偏差、记忆限制等弱点，以伪装、蜜罐 token 和陷阱对抗自动渗透测试 Agent，在 11 台 CTF 机器上 100% 成功，并开源 CHeaT 工具。
- 会议论文USENIX Security 2025
ELFuzz：通过 LLM 驱动的 fuzzer 空间合成实现高效输入生成
用 LLM 驱动的覆盖率引导进化自动合成生成式 fuzzer，覆盖率最高提升 434.8%，并在 cvc5 上发现 5 个 0-day。
- 会议论文USENIX Security 2025
当 LLM 联网：联网 LLM 的新兴威胁
评估联网 LLM Agent 在个人信息网络攻击中的威力：PII 收集精度达 95.9%，仿冒帖 93.9% 被判为真实，钓鱼点击率提升 46.67%，现有防护不足。
- 会议论文USENIX Security 2025
LLMxCPG：基于代码属性图引导大语言模型的上下文感知漏洞检测
结合代码属性图切片与 LLM 做漏洞检测，代码量缩减 67.84–90.93%，F1 较基线提升 15–40%，对语法改动保持稳健。
- 会议论文USENIX Security 2025
TORCHLIGHT：揭示隐藏于 Tor 网络中针对无云 IoT 设备的真实攻击
结合 LLM 思维链分析 Tor 流量检测针对 IoT 的威胁，12 个月内发现 45 个漏洞，其中 29 个为零日。
- 会议论文USENIX Security 2025
验证码还难倒机器人吗？基于 Agent 视觉语言模型的通用视觉验证码破解
提出基于 VLM 的通用解题器 Halligan，对 26 类视觉验证码的 2600 个挑战解出率 60.7%，并渗透真人验证码农场。
- 会议论文USENIX Security 2025
基于 LLM 约束求解的混合语言处理器模糊测试
HLPFuzz 用 LLM 求解复杂约束，在 9 个语言处理器中发现 52 个 bug，覆盖率最高领先 190%。
- 会议论文USENIX Security 2025
用 LLM 合成输入生成器实现低成本、全面的非文本输入 fuzzing
G²FUZZ 让 LLM 合成并变异 Python 输入生成器，再由 AFL++ 做局部变异；在覆盖率和找 bug 上优于现有工具，发现 10 个新 bug，3 个获 CVE。
- 会议论文USENIX Security 2025
使用大语言模型进行密码猜测
PassLLM 用 LoRA 微调 LLM 覆盖四类密码猜测场景，在 11 个真实数据集上成功率高于现有最佳方法。