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10月10日 · 周六

全部论文

找到 7 篇
筛选5

攻击类型

提示注入3投毒与后门4

防御类型

模型加固8检测与过滤6监控与审计1

影响

越权操作4输出被操纵7

系统形态

模型与 API3

攻击面/入口

用户输入5网页与界面4工具返回3检索语料4图像与音视频8训练数据3

层

应用层4训练与数据层3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 196 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：检测与过滤防御类型：监控与审计影响：输出被操纵攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：训练数据清除全部

另有 196 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 防御arXiv 2609.07063

    VERITAS：抗投毒的本地差分隐私图学习协议

    提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点

    arXiv
    2609.07063
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GCN、GraphSAGE、GAT
    摘要VERITAS 用分级信任的双边背书剪除 LDP 图学习中的投毒节点，并恢复分类准确率。

    VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    arXiv
    2609.02316
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 8 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2608.16824

    GEO-Flag：检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容

    提出 GEOFlagBench 与 IPT，检测并测量生成式引擎优化网页

    arXiv
    2608.16824
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等 11 个
    摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页，并估计真实检索中的占比与引用可核验性。

    GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务，并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。

    深度解读完整解读
已经到底了