攻击arXiv 2610.02373
HDI 攻击：篡改 GraphRAG 辅助结构可致 88–94% 攻击成功率
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
- arXiv
- 2610.02373
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Microsoft GraphRAG、text-embedding-3-small、GPT-4o-mini 等 4 个
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。
- 评测与基准arXiv 2609.31342
研究揭示过期文档投毒：RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案
评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象
- arXiv
- 2609.31342
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5.5 等 13 个
- 组件RAG
摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象，并分析了其内部机制与防御局限。
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。
- 评测与基准arXiv 2609.02316
Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT 5.5、DeBERTa-v3-base、Gemma-4-31B-IT 等 11 个
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。
- 分析与理论arXiv 2609.12841
Trace2ATT&CK：基于图的 eBPF 内核遥测到 MITRE ATT&CK 映射方法
提出 Trace2ATT&CK，用溯源图把内核遥测映射到 ATT&CK
- arXiv
- 2609.12841
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、gemma-4-31b-it 等 8 个
- 组件RAG
摘要Trace2ATT&CK 把 eBPF 溯源命令图交给本地 LLM/RAG，在 Atomic Red Team 上映射 ATT&CK。
Trace2ATT&CK 是一条从 Linux 内核遥测到 MITRE ATT&CK 排序候选的端到端流水线，面向已经划定的攻击窗口，而不是异常检测或 CTI 报告。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-4o、Perspective-API、Baidu-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 防御arXiv 2609.36326
PILLAR：面向增强检索的私有倒排索引词法查找
提出 PILLAR，用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询
- arXiv
- 2609.36326
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- msmarco-MiniLM-L-6-v3、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-70B 等 4 个
- 组件RAG
摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排，在两基准上换取延迟或质量。
PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
发布 MADBench，评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
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。
- 攻击arXiv 2609.14649
CIG-MIA：利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
- arXiv
- 2609.14649
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-5.4-mini、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 6 个
摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员，灰盒可分性高于所列基线。
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
已经到底了