LTBD:用可学习信任边界分隔符防御提示注入
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
- arXiv
- 2610.11634
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
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。
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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
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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。
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击,并设计租户隔离机制
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提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
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提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
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提出 DEMI 检测框架,在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
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提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。
提出意图驱动本地框架 Veilmind,净化发往远程模型的提示词
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提出神经符号纵深架构,阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
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提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。