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
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 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 196 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。
提出路由 TopK SAE,把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路,用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督,副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督,作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
分析潜空间图像水印对像素扰动的内在鲁棒性上限
摘要作者称当前潜空间水印在低 FPR 下受扩张映射与分布偏移的限制。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
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。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出 KANSteer,用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹
KANSteer 研究文生图扩散模型里,有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历,并改用一维曲线做 steering。
提出 THRIVE,为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面,提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
提出 RASteer,推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering(RASteer) 是一种不改权重的推理时概念擦除方法,用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容