攻击arXiv 2610.11932
复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
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- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
另有 524 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
提出权威链劫持 ACH 与策略演化 TGSE,劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性,提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
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。
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
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。
提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
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。
提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
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。
发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
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。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照,复杂方法会被知情攻击认出,多说话人更差。