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10月10日 · 周六

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找到 7 篇
筛选5

影响

数据与隐私泄露3

系统形态

LLM 应用7AI Agent60coding agent7多智能体8

攻击面/入口

图像与音视频3

层

应用层7

系统组件

记忆2RAG17护栏与评审25监控器3视觉5音频3嵌入1多模态9
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 387 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：LLM 应用层：应用层系统组件：记忆系统组件：视觉系统组件：嵌入清除全部

另有 387 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 防御arXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御：记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    arXiv
    2610.07403
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要作者称外部记忆过滤成立，数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。

    深度解读完整解读
  7. 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。。

    深度解读完整解读
已经到底了