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多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要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。
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提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门
摘要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。
提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统
这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
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。
提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答
摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象,通过标准 API 实现黑盒越狱测试,并提出闭环分类器加固建议。
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
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。
提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
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
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。
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro,检测提示注入、越狱与混淆
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏,由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调,在俄语和英语上训练,只输出一个 safe/unsafe 裁决。
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。