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 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 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出控制标记注入,清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。
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 PMA,用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
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。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
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
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
构造可通过计费审计的 token 虚报,使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里,现有审计核验的是提供方可控的证据,不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出 ARE 框架与图像文本攻击,评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性,指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。