跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 6 篇

另有 429 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统:准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    摘要三级过滤以不大的检测损失换速度,同一机制扩大攻击面,部署应按约束选配置。

    OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2609.19722

    ALIBI:向二进制注入虚假安全叙事可让 LLM 恶意软件分析器误判

    提出 ALIBI,向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要ALIBI 用二进制内的掩护叙事重释可疑静态证据,Gemini 上翻转多,另两模型主要为降级。

    ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击:不覆盖系统指令,而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2608.12361

    基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox

    提出 SeTox 检索增强框架,检测中文新词的隐性毒性

    发表
    摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM,以检测中文毒性新词。

    SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测:词表加检索增强,使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。

    深度解读完整解读
已经到底了