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Oct 12 · Monday

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  1. AttacksarXiv 2610.11932

    A Fudan team measures the citation fragility of AI search: ordinary posts can enter citations and answer text

    Measures citation fragility in AI search, demonstrating that ordinary public posts can enter citations and answers.

    Published
    Evaluated models
    Grok, Doubao, ChatGPT and others10

    AbstractThe authors claim the paper quantifies vulnerabilities in AI search caused by citation preferences and low posting thresholds; tests show public web posts can penetrate AI citations, and they call for auditing the citation supply chain.

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  2. DefensesarXiv 2610.05826

    研究者提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    Published
    Abstract用截止期限制未核验可见时长。

    这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

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  3. AttacksarXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    Published
    Evaluated models
    Qwen 3.5 9B, Code Llama 13B, DeepSeek-Coder-V2 16B

    AbstractCodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  4. AttacksarXiv 2609.01325

    VerTox:用可验证奖励引导的强化学习对神经排序模型实施语料投毒

    提出 VerTox,用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料

    Published
    Evaluated models
    SimLM-base, BGE-base, Cohere-embed-english-v3.0 and others8
    AbstractVerTox 以可验证奖励微调小 LLM,生成能抬高排序并腐蚀事实的投毒文档。

    VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器,用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。

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  5. AttacksarXiv 2606.11265

    论文提出 CRCP 投毒框架,揭示 RAG 分块与重排序下的投毒失效问题

    提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, DeepSeek-R1, Qwen3-Max and others11
    AbstractCRCP 把投毒做成多阶段一致性问题。

    CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。

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  6. AttacksarXiv 2606.01212

    DiscourseFlip:针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵攻击

    提出 DiscourseFlip,用有限文档投毒操纵黑盒 RAG 的话语级观点

    Published
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Qwen3-8B-Instruct, BGE and others5
    AbstractDiscourseFlip 按语义图分配投毒预算。

    DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是:只打单条查询或主题局部查询时,覆盖窄,目标受审查时容易被隔离,也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部,也不能改提示词模板,只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。

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  7. AttacksarXiv 2602.06616

    Confundo: Learning to Generate Robust Poisoning Content for Real RAG Systems

    提出 Confundo,微调投毒生成器为 RAG 生成抗分块的鲁棒投毒内容

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8b, Llama3-8b, DeepSeek and others8
    AbstractConfundo 用微调生成器做 RAG 投毒,作者报告事实、观点和幻觉三类目标上的攻击结果。

    Confundo 把 RAG 投毒做成微调:小模型按目标问题生成短毒文,再放进会被知识库摄入的文档。它针对的是实际系统会切块、用户也不会照抄预设问句,专用投毒因而变弱。攻击者没有目标系统的内部知识,也不能查询它,只能准备待摄入文档。

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  8. AttacksarXiv 2602.00364

    "Someone hid it": Query-agnostic black-box attacks against LLM retrieval

    提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名

    Published
    Evaluated models
    Qwen-1.5-7B-Instruct, SFR-Embedding-Mistral, E5-Mistral-7B-Instruct and others10
    AbstractDQ-A 以无查询黑盒后缀压低 LLM 检索排名,并在 BRIGHT 上比较三种基线。

    DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。

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  9. AttacksarXiv 2512.01335

    EmoRAG 研究揭示 RAG 检索对表情符号扰动的脆弱性

    提出 EmoRAG,向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索

    Published
    Evaluated models
    SPECTER, Contriever, Qwen2-7B and others11
    AbstractEmoRAG 用表情联动查询与库文本。

    EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应:同一表情同时出现在查询和库文本里时,检索会偏离语义匹配。作者要检查的是,检索是否真由语义相关性决定。

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