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。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
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 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面,提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层
这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处,并把该位置用于检测验证。。
提出 ToolFence,以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench,测量对抗环境下的策略违反
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测,用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
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 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
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 VerTox,用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料
VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器,用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。
用 MisKnow-Agent 评测深度研究智能体是否采纳误导文档结论
摘要论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识,且现有防御难以完全消除该现象。
提出 LogInject 框架,评测日志分析中的被动提示注入及缓解
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险,提出分片拼接等攻击与三层防御,指出必须结合架构隔离与人工介入。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB