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。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
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 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。
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 VerTox,用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料
VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器,用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。
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。
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。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出 KidnapRAG,用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒:攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹,只能发布可能被检索的文档,并利用公开界面上的推理与搜索查询。
提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。
提出 LPCI,把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类,而不是单次输入上的提示改写。