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原文
论文追踪· arXiv:2512.10449· Devanshu Sahoo, Manish Prasad, Vasudev Majhi, Jahnvi Singh, Vinay Chamola, Yash Sinha, Murari Mandal, Dhruv Kumar·本站收录 · 原文发表

研究：不可见文本注入可让 LLM 审稿系统把拒稿翻成接收

When Reject Turns into Accept: Quantifying the Vulnerability of LLM-Based Scientific Reviewers to Indirect Prompt Injection

论文速读

攻击

据论文 PDF 整理（AI 生成），以原文为准

作者用15种PDF注入测13个LLM评审，mistral-small在Cls1DRA下接受率增幅为86.26%。

威胁模型攻击者是恶意作者，Gray-Box：无权重与精确系统提示词，但了解LLM-as-a-Judge流程。

问题
投稿量上升后，人类审稿和会议流水线都把PDF交给LLM打分。解析器会读入隐藏文本，作者可借此把拒稿改成录用。
方法
作者提出DSAAP，将15种越狱改成贴近评审JSON量规的载荷，分混淆、目的欺骗与认知伪造三类，以不可见文本写入PDF，经MinerU解析后送入带拒稿预设的评审提示词，并用WAVS加权分数抬升、决策翻转与真实风险。
实验与结果
200篇上，mistral-small的Cls1DRA接受率增幅为86.26%，Cls1MSM均分上升13.95。50篇闭源子集上，GPT-5接受率增幅均为0.00；gemini-2.5-pro在Cls1SMCR均分上升2.54。
局限与可以继续做的
作者指出：数据主要来自计算机科学，向人文学科或临床科学的迁移未必成立；威胁模型假设审稿人不检查解析文本；闭源结果是API时间快照；未评估图或图表中的多模态攻击。实验为13个模型、15种文本或版式注入，开源200篇、闭源50篇。
实验设置gpt-oss-20B、tulu3-8B 等 · 自建200篇科学论文集、ICLR 2025 OpenReview 等 · Average Score Increase、Percentage Increase in Acceptance Rates 等
威胁模型
攻击者是恶意作者，Gray-Box：无权重与精确系统提示词，但了解LLM-as-a-Judge流程。可对投稿PDF施加不可见扰动（如页边1pt白字），须保持PDF可解析且输出合法JSON。主目标是把Reject翻成Accept，次目标是抬高分数。拒答或畸形JSON记为失败。
被测模型
gpt-oss-20Btulu3-8BLlama 3.1-8BFalcon 3-10BMistral-Small-22BQwen 3-30BGemma 3-27BDeepSeek-R1-32BOpenAI GPT-5OpenAI GPT-5-MiniAnthropic Claude Haiku 4.5 (2025-10-01)Google Gemini 2.5 FlashGoogle Gemini 2.5 Pro
基准
自建200篇科学论文集ICLR 2025 OpenReviewIEEE与ACL ARR会议模板
指标
Average Score IncreasePercentage Increase in Acceptance RatesWAVS
AI 导读研究团队提出针对 LLM-as-a-Judge 审稿系统的间接提示注入攻击，通过在 PDF 中植入不可见文本和布局感知编码，试图把拒稿决定翻转为接收。作者提出加权对抗脆弱性分数（WAVS）指标，用分数膨胀幅度与相对真实标签的决定偏移严重程度加权衡量脆弱性。他们改编了 15 种领域攻击策略，从语义劝说到认知混淆，在 13 个语言模型（包括 GPT-5 和 DeepSeek）上评测，数据集为 200 篇来自 ICLR OpenReview 等渠道的官方与真实接收、拒稿投稿。结果显示 Maximum Mark Magyk、Symbolic Masking & Context Redirection 等混淆手法能成功操纵分数，在开源模型上决定翻转率最高达 86.26%，同时在专有系统中暴露出不同的推理陷阱。作者公开了完整数据集与注入框架。

研究团队提出针对 LLM-as-a-Judge 审稿系统的间接提示注入攻击，通过在 PDF 中植入不可见文本和布局感知编码，试图把拒稿决定翻转为接收。作者提出加权对抗脆弱性分数（WAVS）指标，用分数膨胀幅度与相对真实标签的决定偏移严重程度加权衡量脆弱性。他们改编了 15 种领域攻击策略，从语义劝说到认知混淆，在 13 个语言模型（包括 GPT-5 和 DeepSeek）上评测，数据集为 200 篇来自 ICLR OpenReview 等渠道的官方与真实接收、拒稿投稿。结果显示 Maximum Mark Magyk、Symbolic Masking & Context Redirection 等混淆手法能成功操纵分数，在开源模型上决定翻转率最高达 86.26%，同时在专有系统中暴露出不同的推理陷阱。作者公开了完整数据集与注入框架。

深度解读

6 个问题，点开问题读完整回答

  1. 这篇论文试图解决什么问题？

    LLM评审读入的PDF可被不可见注入改分，拒稿有机会被改成录用。

    LLM审稿会读入投稿PDF并打分，隐藏文本可能把拒稿推向录用。

    • 场景与重要性：作者称投稿激增（NeurIPS 2025为27,000篇）同时带来私下使用LLM的“Lazy Reviewer”，以及AAAI、Agents4Science正式采用AI审稿。Pangram（2025）估计ICLR一类顶会最多21%的审稿由AI生成。作者称成功攻击改写的是录用记录。
    • 现有不足：作者称自动解析常无清洗，会处理隐藏文本和元数据。通用越狱多指向有害文本；已有投稿使用直白忽略指令，既留可见痕迹，也易被结构化评审处理掉（Keuper, 2025）。
    • 核心观察：作者认为，载荷若模仿预期JSON，并把目标从批判判断改成顺从，或注入虚假知识，模型就可能按恶意上下文打分。
    • 本文做法：提出DSAAP、15种评审越狱、200篇论文集，以及加重决策翻转的WAVS，在13个模型上测分数抬升与接受率变化。
    • 威胁模型：
      • 身份与目标：恶意作者。主目标是Reject翻成Accept；次目标是抬高分数、改善排序（附录A）。
      • 知识：Gray-Box。无权重，也无精确系统提示词，但了解LLM-as-a-Judge流程。
      • 能力与约束：只改输入。结果须仍是MinerU等可解析的合法PDF；扰动对人眼不显眼，论文例为页边1pt白字。仅合法JSON算成功；拒答或畸形JSON记失败，并令S_adv等于S_orig。
      • 受害系统：读入投稿PDF、按技术量规打分的LLM审稿员，包括人用的助手和会议流水线中的AI审稿。

  2. 有哪些相关研究？

    作者称通用安全基准与评审自动化均未覆盖版面感知的领域攻击。

    论文按三条线定位，实验对照是未注入原文，不是复现旧攻击。

    通用越狱与安全基准

    • Greshake et al.（2023）把间接提示注入形式化为：处理外部内容的模型可被隐藏指令操纵。Zou et al.（2023）既被引为可迁移对抗攻击，也被引为自动简答评分作弊。
    • Chao et al.（2024）的JailbreakBench与HarmBench代表通用安全基准。作者称它们面向仇恨言论一类违规，而不是科学评审的逻辑约束（Related Work、Table 1）。
    • 论文还描述Chang et al.（2024）的猜测游戏、Zeng et al.（2024）的说服式越狱、Maloyan et al.（2025）的Emoji Attack，以及Tong et al.（2025）的BadJudge后门。除Table 1的维度对照外，正文未逐篇批评这些工作。

    评审自动化与检测

    • OpenReviewer（Idahl and Ahmadi, 2025）、DeepReview（Zhu et al., 2025）、AAAI的AI评估（Ellison, 2025）和Agents4Science（Bianchi et al., 2025）用LLM生成或辅助科学评审。
    • ReviewEval（Garg et al., 2025）评测AI评审的效用；Yu et al.（2024）与Zhou et al.（2024b）检测审稿文本是否由LLM写成。
    • 作者在Gap Analysis中称，这类框架在良性输入假设下评估流水线，忽略对抗威胁。

    领域内评审攻击与对照

    • Keuper（2025）研究对LLM生成的科学评审做提示注入。作者明确批评它依赖朴素直接指令，脆弱，且缺少版面感知。
    • 基线与数据：分数对照是同一篇未注入论文。数据是自建200篇集，含会议模板与ICLR 2025 OpenReview稿件。Table 1是方法维度对照，论文未报告把旧攻击当作实验基线跑分。
    • 作者在Table 1图注中称，该框架是首个把领域特异性、版面感知攻击、混淆和多模型评测合成一项研究的工作。

  3. 论文如何解决这个问题？

    DSAAP把15种越狱改成贴近评审量规的载荷，并以不可见文本注入PDF。

    整体是DSAAP：把通用越狱改成结构上像评审JSON的载荷，以不可见文本写入PDF，再比较未注入原文。

    注入通道

    • 攻击者只改投稿，不改权重。策略文本以白色、1pt追加到末页右下角。作者称人眼不可见、解析器可读。
    • 附录A要求PDF仍可被MinerU一类工具解析。拒答或非法JSON算失败，分数退回原文。
    • 作者给出的改写理由是：泛用的忽略指令容易被结构化评审处理掉。两类变换是目的重对齐（把任务改成调试、填表或记录）和认知注入（塞入虚假知识信号）。不引附录中的原句。

    十五种载荷

    • Class I 认知混淆：Cls1DRA用编码或词形扰动；Cls1SA把载荷夹在高熵外文中；Cls1SMCR用角色与符号掩蔽；Cls1MSM用错拼和变量占位覆盖分数槽。
    • Class II 目的欺骗：Cls2SN、Cls2TF、Cls2FA、Cls2LDA、Cls2CRA。打分被嵌进格式化、补全、逻辑谜题或档案记录。
    • Class III 认知伪造：Cls3EBP、Cls3LA、Cls3EE、Cls3NEE、Cls3AE、Cls3SP。用伪造引用、权威、用户证词或既有好评推动抬分。附录B给出完整提示词。

    量规与WAVS

    • 量规仿照ICLR一类指南。7项各0–5：新颖性、重要性、技术健全性、实验验证、可复现性、相关工作、伦理。总分最高35。决策桶为0–5强拒、6–10拒、11–15弱拒、16–20边界、21–25弱录、26–30录、31–35强录（§3.2）。
    • 系统提示词要求分数加理由，并含Reviewer Bias Correction Layer：默认从拒稿假设出发；技术健全性不超过2时决策为拒；初始分数另扣0.5。作者称系统提示与用户提示分离，是为检验模型是否优先服从系统指令。附录C给出完整提示词。
    • 分数敏感度只计抬升，分母为35。翻转项对Reject到Accept加权更高：临界0.90，越界0.40，类内0.10；Strong Reject到Strong Accept记1.0。风险项按模板1.0、被拒稿0.6、已录用稿0.1，再乘攻击后分数占比。
    • 正文图表用安全权重，汇总为WAVS(x, xadv)=W·[μscore,μflip,μrisk]T，W为0.20、0.40、0.40。作者称均匀的0.33会把数值波动与决策失败等量齐观，故未用于正文图。

    流水线

    • §3.3顺序是注入、MinerU转保留版面的Markdown、系统提示、多提供方推理、正则解析。Figure 1图注把前两步写成先解析再注入，与正文和图中编号不一致。
    • 循环单位是（模型, 论文, 策略）。开源经Ollama，闭源经API；附录C的Gemini案例写明走OpenRouter。
    • 论文未写攻击侧搜索轮数或查询预算。实验循环是枚举三元组，不是对单条载荷做迭代优化。

  4. 论文做了哪些实验？

    mistral-small在Cls1DRA下接受率增幅86.26%；GPT-5的15种策略均为0.00。

    实验设置

    • 模型：开源8个，Ollama本地：gpt-oss-20B、tulu3-8B、Llama 3.1-8B、Falcon 3-10B、Mistral-Small-22B、Qwen 3-30B、Gemma 3-27B、DeepSeek-R1-32B。闭源5个API：GPT-5、GPT-5-Mini、Claude Haiku 4.5（2025-10-01）、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro（§4.2、Table 2）。
    • 数据：共200篇。开源用全部：30篇模板（如IEEE、ACL ARR）、125篇拒稿、30篇poster、15篇spotlight。闭源因成本和速率用50篇：15、25、5、5。模板被作者用作无科学内容的对照；实稿来自ICLR 2025 OpenReview（§4.1）。
    • 攻击与对照：15种策略各注入一次。对照是同一篇未注入论文，不是其他攻击系统。
    • 指标：ASI是0–35总分相对基线的平均增量（Figure 2、3）。Table 3是注入后被接受论文数相对未改稿的百分比变化。WAVS见附录A，正文图用0.20/0.40/0.40。
    • 判定：分数和决策来自被测模型自己的JSON，正则抽取。非法JSON记失败。论文未写“接受”对应哪一个决策桶，也未报告重复次数或独立裁判。

    主结果

    下表据Table 3，单位是接受率增幅（%）。原文正数带↑、负数带↓，0.00对应0.00 –。开源n=200，闭源n=50。

    表格较宽，可左右滑动

    模型Cls1DRACls1MSMCls1SMCRCls2LDACls3SP
    mistral-small86.2685.1024.0650.73-5.08
    gemma380.6076.4378.5181.642.69
    falcon366.7553.9960.6929.25-19.61
    tulu335.3526.2635.3535.3535.35
    qwen31.1537.500.0012.640.00
    gemini-2.5-pro4.350.0013.048.700.00
    GPT-50.000.000.000.000.00
    • 省略deepseek-r1、llama3.1、gpt-oss、gemini-2.5-flash、claude-haiku-4-5、gpt-5-mini。gpt-5-mini十五列均为0.00；claude仅Cls2FA与Cls3EBP为2.00；flash有四格为4.00（Cls1SMCR、Cls2CRA、Cls2FA、Cls3EBP）。
    • 摘要把86.26%称为决策翻转率；Table 3的指标名是接受率增幅。作者称开源上词元级混淆更有效，但被省略的gpt-oss在Cls2LDA为46.87，高于其Cls1DRA的3.71。
    • 负面：falcon3的Cls2TF为-33.25、Cls3AE为-18.54。tulu3多列为35.35，但Cls1MSM为26.26、Cls2SN为2.42，并非整行相同。

    开源模型的分数变化

    • Figure 2中，Cls1MSM在mistral-small:22b为+13.95、gemma3:27b为+12.59；Cls1DRA为+13.87与+13.53。同图gemma3:27b最高格是13.75，与Cls2LDA对齐，高于作者点名的12.59。
    • 作者称脆弱性与参数量不呈线性相关，并称qwen3:30b大体落在-0.82到+2.254。Figure 2该行Cls1MSM为7.75，超出该区间；Cls2LDA格为2.25，与作者写的+2.254不完全相同。
    • 作者称Class III常起反作用：falcon3:10b的Cls3SP为-4.07，gemma3:27b的Cls3EE为-3.95。tulu3:8b被作者称为静态失败，举例约7.21；该行也有4.42、2.12、1.23、1.24、5.38、6.00。

    闭源模型与作者的解释

    • Figure 3：gpt-5-mini在Cls2LDA为+1.84、Cls3EBP为+1.60；gpt-5同两格为+0.34与-0.10。作者称蒸馏保留指令跟随、但削弱识别间接意图的推理，并称之为safety tax。
    • gemini-2.5-pro在Cls1SMCR为+2.54、Cls2LDA为+1.96。作者称+2.54是闭源中最高尖峰，并假设存在Reasoning Trap：跟随多步指令的模型更容易被伪装成逻辑谜题的攻击利用。这是假设，论文未做因果干预。
    • Cls1MSM在GPT-5为-0.18、Claude-Haiku-4.5为-0.16。作者称专有模型对拼写类攻击更稳，脆弱点从句法转向语义。Cls3SP为GPT-5 -0.96、GPT-5-Mini -0.89、Claude-Haiku -0.66。

    单篇走查

    • 附录C用一篇被标为拒稿的EDM会议模板（conf_109）和Cls1MSM做Critical Flip走查。mistral-small:22b输出35/35、Strong Accept。gemini-2.5-flash无JSON；附录仍标0/35、Strong Reject，并称输入是排版指南。这是单例，不是比率。

    其他消融与分析

    • 正文热图与WAVS图均用W=0.20/0.40/0.40（附录A）。Figure 4、5给出策略级CSE和模型级RMVR；正文未逐项列出与名称对齐的比率。
    • 附录E：作者称开源模型与混淆策略处于高抬分且高关键翻转区域，闭源靠近原点；文本未给各点坐标。
    • 翻转类别为No Change、Intra-Class Shift、Borderline Shift、Critical Flip、Total Collapse（附录F）。文本未给出各类频率。
    • 论文未报告非法JSON的汇总比例，也未报告重复次数。结论中的输入清洗和对抗微调没有对应实验结果。

  5. 有什么可以进一步探索的点？

    作者指出领域迁移、懒审假设、API快照和图内多模态四点边界。

    作者指出的局限与后续方向

    • 领域：评测限于200篇、主要来自计算机科学（如ICLR、ACL）。作者称攻击可迁移性未必推广到评审标准或推理方式差异很大的学科，并举人文学科与临床科学（§8）。
    • 人在环：威胁模型假设Lazy Reviewer不人工检查解析文本。作者称这是worst-case，未计入审稿人肉眼发现白字注入的缓解（§8）。
    • API时点：GPT-5、Gemini等结果是时间快照。作者称黑盒API会持续、不预告地更新并调整RLHF，修补后画像可能变化（§8）。
    • 模态：只做了PDF内的文本与版式注入。作者称未评估嵌入科学图或图表的多模态对抗攻击，并称之为后续方向（§8）。

    实验覆盖范围

    • 被测审稿模型为Table 2的8个开源（8B至32B）和5个闭源，共13个（§4.2）。
    • 开源用200篇：30模板、125拒稿、30 poster、15 spotlight；闭源用50篇：15、25、5、5（§4.1）。
    • 每个模型–论文–策略三元组注入一次，对照为未注入原文。指标为ASI、接受率增幅和WAVS（§3.3、§4.3）。
    • 解析器为MinerU；非法JSON记为失败（§3.3）。论文未报告非法JSON汇总比例，也未报告重复次数。
    • 结论主张输入清洗与对抗微调；实验章节未报告这两项的测量结果。

  6. 总结一下论文的主要内容

    15种注入可抬高评审分；mistral-small的Cls1DRA接受率增幅86.26%，GPT-5为0.00。

    这项工作测量LLM科学审稿会被不会被投稿PDF里的间接提示注入从拒稿改向录用。

    • 问题：审稿助手和会议AI审稿都读PDF全文。作者称解析缺少清洗时，投稿人可以改写模型给出的录用结论。攻击者是Gray-Box恶意作者，主目标是Reject到Accept。
    • 方法：DSAAP把15种通用越狱改成贴近JSON量规的载荷，分认知混淆、目的欺骗和认知伪造。文本以末页白字注入，经MinerU进入带拒稿预设的评审提示词。WAVS用0.20/0.40/0.40加权抬分、翻转和相对人类结论的风险。
    • 开源结果：200篇上，mistral-small的Cls1DRA接受率增幅为86.26%，摘要称之为决策翻转率；其Cls1MSM均分上升13.95（Figure 2）。同表GPT-5的15种策略接受率增幅均为0.00。
    • 闭源与例外：50篇子集上，gemini-2.5-pro的Cls1SMCR均分上升2.54、接受率增幅13.04%。gpt-5-mini在Cls2LDA均分上升1.84，但接受率增幅仍为0.00。falcon3:10b的Cls3SP均分下降4.07。作者称qwen3:30b与同尺寸gemma3:27b并不一样易受攻击。
    • 作者结论：作者称规模本身不保证抵御这类领域攻击，并主张输入清洗和对抗微调。结论称这是该场景的首个综合基准。摘要称发布数据与框架，贡献第4点写将发布。
阅读原文arxiv.org