攻击arXiv 2607.14493
LogInject 框架披露 LLM 日志分析中的被动提示注入
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
- arXiv
- 2607.14493
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama-3-70B-Instruct
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
- 评测与基准arXiv 2609.09798
CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏
- arXiv
- 2609.09798
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
- 评测与基准arXiv 2609.36849
研究评估 GradSafe 在多轮对话中的越狱检测脆弱性
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
- arXiv
- 2609.36849
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama 3.1 8B Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama Guard 3 (meta-llama/Llama-Guard-3-8B)
摘要CWS 显示不安全梯度在真实多轮流量中变弱，且随攻击族和模型而变。
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性，方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
已经到底了