Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 39 papers

Another 232papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  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.

    Paper analysisRead analysis
  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。

    Paper analysisRead analysis
  3. AgentDoxx:联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Terra, GPT-5 Mini, GPT-4.1 Mini and others10

    Abstract论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

    Paper analysisRead analysis
  4. Research reveals that text watermarks induce model hallucinations and proposes two mitigation interventions

    分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预

    Published
    Evaluated models
    LLaMA 3.1 8B Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Qwen2.5-14B-Instruct
    Abstract论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式,分析了解码机制并提出针对性干预。

    论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

    Paper analysisRead analysis
  5. MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响

    Published
    Evaluated models
    gpt-4o, GPT-5, GPT-6 Astra
    AbstractMADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

    Paper analysisRead analysis
  6. DefensesarXiv 2609.36326

    PILLAR:面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    Published
    AbstractPILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排,在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG:半诚实服务器学不到查询词项和访问模式,客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

    Paper analysisRead analysis
  7. AttacksarXiv 2609.37468

    论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法

    提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    E5, Contriever-MSMARCO

    Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。

    Paper analysisRead analysis
  8. Research reveals outdated document poisoning: RAG retrieval can make models abandon originally correct answers

    评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4.1, Claude-Opus-4.5 and others13
    Abstract论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象,并分析了其内部机制与防御局限。

    这篇论文是对检索增强生成(RAG)中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。

    Paper analysisRead analysis
  9. AttacksarXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Llama-2-13b-chat-hf and others6
    AbstractCIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

    Paper analysisRead analysis
  10. AttacksarXiv 2609.12448

    GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子

    提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源

    Published
    AbstractGraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断,准确率接近文本基线,并把证据定位到少量源帖。

    GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器:用源链接个人知识图谱,把推断落到具体帖子。

    Paper analysisRead analysis
  11. 基于 SAE 引导的关键路径识别(KPI)解决知识冲突

    提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突

    Published
    Evaluated models
    Llama-3-8B, Llama-3.1-8B, Gemma-2-9B
    AbstractKPI 以入度关键路径替代大批 SAE 特征转向,在冲突 RAG 上提高忠实并减轻副作用。

    KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。

    Paper analysisRead analysis
  12. DefensesarXiv 2609.04767

    SHAQ: Privacy-preserving retrieval in vector databases using shadow queries

    Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GTR-T5 encoder, DPR
    AbstractSHAQ replaces document embeddings with shadow query embeddings.

    SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.

    Paper analysisRead analysis
  13. 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。

    Paper analysisRead analysis
  14. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    Published
    Evaluated models
    Gemma-4-31B-IT, Qwen-3.5-35B-A3B, Llama-4-Scout-17B-16E and others8

    Abstract论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

    Paper analysisRead analysis
  15. 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。

    Paper analysisRead analysis