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10月10日 · 周六

全部论文

找到 24 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.05586

    AgentDoxx:联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个

    摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.39146

    MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响

    发表
    被测模型
    gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
    摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

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  4. 防御arXiv 2609.36326

    PILLAR:面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    发表
    摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排,在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG:半诚实服务器学不到查询词项和访问模式,客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

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  5. 攻击arXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    发表
    攻击者
    灰盒、黑盒
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等 6 个
    摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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  6. 攻击arXiv 2609.12448

    GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子

    提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源

    发表
    摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断,准确率接近文本基线,并把证据定位到少量源帖。

    GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器:用源链接个人知识图谱,把推断落到具体帖子。

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  7. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个

    摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。

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  8. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  9. 攻击arXiv 2609.01723

    研究者提出针对微调 TTS 模型的黑盒成员推断攻击

    提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    CosyVoice2、F5-TTS、XTTS-v2
    摘要黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数,说话人级强于记录级,DP-SGD 可压到随机附近。

    作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架,分别审计说话人是否进入微调集,以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成,既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询,认为只有 recitation(用目标转写和干净目标语音要求模型复现)同时满足两条,并把它作为主查询。

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  10. 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
    被测模型
    SeTox-Qwen2.5-7B
    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。

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  11. 攻击arXiv 2607.01276

    研究者提出嵌入推断攻击 EIA,可在黑盒 IR 系统中识别所用嵌入模型

    提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    e5-small、e5-small-v2、e5-base 等 19 个
    摘要EIA 用无序文档集的差异从候选中识别嵌入模型,并给出 reranker 与阈值下的计数。

    EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。

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  12. 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

    发表
    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。

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