防御arXiv 2609.13601
Mind the Gap：检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击
提出 DEMI 检测框架，在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
- arXiv
- 2609.13601
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要用公开链上数据仿真治理全流程，再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。
Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致（DEMI）做成可在投票窗口内运行的检测问题。。
- 评测与基准arXiv 2609.02316
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
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 8 个
摘要论文构建了针对 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。
- 评测与基准arXiv 2609.05535
Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测
提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
- arXiv
- 2609.05535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
- 评测与基准arXiv 2608.16824
GEO-Flag：检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容
提出 GEOFlagBench 与 IPT，检测并测量生成式引擎优化网页
- arXiv
- 2608.16824
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等 11 个
摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页，并估计真实检索中的占比与引用可核验性。
GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务，并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。
- 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
- arXiv
- 2608.06422
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
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。
- 攻击arXiv 2606.13044
研究者提出对抗性重新包装：不改科学内容仅调整表述即可拉高 AI 审稿分数
提出对抗重构，仅改表述以拉高 AI 审稿分数
- arXiv
- 2606.13044
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、GPT-5-mini
摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵，建议在部署前解耦科学与写作评价。
- 攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等 11 个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
已经到底了