复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本
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
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个
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。
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。
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。
定义工具调用 Agent 的持久计费状态,提出拒绝钱包攻击与防御
这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state,并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。
提出两阶段框架 A2M,优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。
提出 AP2 支付协议的 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
提出 MCPSEC,仅凭工具元数据无盒检测 MCP 间接提示注入漏洞
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
用受控污染评测智能体对不可靠工具返回的过度依赖
作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确,而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
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。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 释放自传断言
提出利用检查点回滚破坏 Agent 执行连续性的攻击
摘要论文系统研究了智能体 C/R 的安全性,分析了合法回滚破坏执行连续性的机理,并实证评估了其普遍性与危害。
提出同策略蒸馏防御微调方法 SecOPD,抵御自适应提示注入
提出 GEOFlagBench 与 IPT,检测并测量生成式引擎优化网页
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。
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化,劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性,提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
提出 RARE-Guard,阻止逆向观察被提升为指令或已验证声明
作者定义的失败是:LLM 辅助逆向中,忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。
提出间接数据投毒攻击,操纵科研智能体得出虚假结论