论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
另有 404 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
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 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
定义任务充分收缩,认证用 GC 替换全信源后速率–遗憾曲线不变
任务充分收缩处理机器信息接口上的信源选择:已声明任务有时可以在编码器、码本、速率、失真目标或优化器选定之前,定出一个更小的信源。
提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议
手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时,机制看到的是机器翻译,不是儿童所做的手语。作者要解决的是:这条边界在部署前应如何审计。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。
构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
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 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击,并设计租户隔离机制
摘要揭示网关共享冷却漏洞,提出来源检查与租户隔离防御。
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev,考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 MASBench,评测部分可观测下的多智能体协作机制
MASBench 用部分可观测任务比较 LLM 多智能体的协作机制,而不是只看端到端能否做完。
对自主 LLM 智能体日志做身份盲置换以量化串通
作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件,做成相对身份置换零模型的定量配套,并写出四类会使协调检验失真的构造错误。
提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 CBM,用模型路由与多模型协作缓解群体偏见
CBM 是一个推理时的多模型去偏框架:用路由为查询选模型,再按拓扑协作,以降低社会偏见分。
量化异构模型在分歧分类上的同伴影响与回弹
这篇工作测量异构语言模型智能体在共同分类任务上的单次同伴影响,而不是评多智能体系统的整体基准分。
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时,消息结构可以跨模型出现,合作水平的变化则不能跨模型外推。