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10月10日 · 周六

全部论文

找到 7 篇
筛选7

攻击类型

投毒与后门4

防御类型

模型加固8检测与过滤7指令与数据隔离4

影响

越权操作4输出被操纵7

系统形态

模型与 API3LLM 应用3

攻击面/入口

用户输入4网页与界面3文档与消息1工具返回3代码仓库与依赖0检索语料4记忆写入0图像与音视频7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 201 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：检测与过滤影响：输出被操纵攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：训练数据清除全部

另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 防御arXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统：准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    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

    arXiv
    2609.08394
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 个
    摘要三级过滤以不大的检测损失换速度，同一机制扩大攻击面，部署应按约束选配置。

    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。

    深度解读完整解读
  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