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。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
用跨目标课程强化学习训练提示注入红队,攻破前沿智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
提出条件触发的爆炸提示词,并设计摄入期检测器 DeFuse
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出 LoginTrap,以网页弹窗诱导 Web Agent 提交敏感信息
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险,利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
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。
提出多智能体流水线的边界攻击,使对抗内容作为可信输入跨层传播
作者把多智能体 LLM 流水线的对抗问题定义为缺少边界校验,并用生产轨迹和受控实验检查脆弱性来自架构还是骨干模型。中间输出未经验证就传给下游。作者认为,一旦某级接受对抗内容,后续智能体会把它当作可信输入。
提出间接数据投毒攻击,操纵科研智能体得出虚假结论
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出日志基底提示注入,操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
摘要在 gpt-4o-mini 上,人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出,直接覆盖在分类上无效。
提出 WebTrap 三阶段陷阱,中途劫持浏览器 Agent 完成攻击后再返回用户任务
WebTrap 是针对长程网页与文件导航的中途劫持注入,目标是在完成攻击动作后仍回到用户任务。
提出 eTAMP,用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
提出 ARE 框架与图像文本攻击,评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性,指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。