攻击arXiv 2606.13044
研究者提出对抗性重新包装:不改科学内容仅调整表述即可拉高 AI 审稿分数
提出对抗重构,仅改表述以拉高 AI 审稿分数
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摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵,建议在部署前解耦科学与写作评价。
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提出对抗重构,仅改表述以拉高 AI 审稿分数
摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵,建议在部署前解耦科学与写作评价。
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。
提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
提出 ALIBI,向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性
ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击:不覆盖系统指令,而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。
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 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。