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。
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。
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
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。
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 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 MADBench,评测多智能体辩论是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。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象
这篇论文是对检索增强生成(RAG)中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。
提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。
提出 Sentinel-RL,将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
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。
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。
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化,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。
提出 DeMTS,把扩散语言模型去噪轨迹建成多元时间序列以检测幻觉
用 MisKnow-Agent 评测深度研究智能体是否采纳误导文档结论
摘要论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识,且现有防御难以完全消除该现象。