研究者提出 HPAA 攻击:用排版视觉线索绕过 13 个内容审核系统
提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统
- arXiv
- 2606.09700
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、Perspective API、ShieldGemma-2B 等 13 个
摘要揭示了排版视觉线索与分词差异带来的审核盲区,HPAA 以极低查询实现近乎完全规避。
这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。
另有 643 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统
这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。
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提出对抗重构,仅改表述以拉高 AI 审稿分数
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提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
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提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
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提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁,把机器人动作导向指定目标
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提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
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提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
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提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
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提出 UBA-ORL,借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门:合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹,训练后触发响应被压低,删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法,但能提交可区分批次,并在部署时向观测注入预定触发。