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10月9日 · 周五

提示注入 · 论文

找到 14 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap:针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap,用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息

    发表
    测试
    GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险,利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

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  2. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    发表
    测试
    gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

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  3. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。

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  4. 防御arXiv 2609.01046

    HiveTraceGuard-Pro:面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏

    提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro,检测提示注入、越狱与混淆

    发表
    测试
    HiveTraceGuard-Pro (0.6B)、YuFeng-XGuard-Reason-8B、SingGuard-2B 等 15 个
    摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高,聚合 key 居第三,过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。

    HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏,由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调,在俄语和英语上训练,只输出一个 safe/unsafe 裁决。

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  5. 攻击arXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    发表
    测试
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

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  6. 攻击arXiv 2609.09553

    研究:任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱

    提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个

    摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.29429

    Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886

    提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败

    发表
    测试
    Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B、Phi-4-mini 等 6 个
    摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。

    RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。

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  8. 可解释性arXiv 2609.37737

    研究用因果激活修补定位模型服从提示注入指令的决策层

    用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层

    发表
    测试
    Qwen3-4B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 7 个
    摘要合规的因果杠杆集中在网络后三分之一的低秩子空间,该层也是混淆下检测最好的位置。

    这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处,并把该位置用于检测验证。。

    深度解读完整解读
已经到底了