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10月13日 · 周二

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  1. 评测与基准arXiv 2606.18673

    理解并缓解真实世界 LLM 应用中的提示词泄露攻击

    提出软提示防御 AREA,重锚定注意力以缓解系统提示泄露

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等8个
    摘要作者测量商用提示词泄漏,提出 attention drift,并用 AREA 在可用性与抗泄漏间取折中。

    作者研究真实 LLM 应用中的 system prompt 泄漏,并给出不改权重的缓解方法 AREA。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2602.09319

    RAG 知识提取攻击与防御的基准测试

    建立 RAG 知识抽取攻防基准,统一评测抽取攻击与防御

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Llama3-8B-Instruct 等8个
    摘要统一基准比较 RAG 知识抽取攻防,作者称检索与生成都要优化,单一防御不能完全防护。

    作者给出一个比较 RAG 知识抽取攻击与防御的统一基准。

    深度解读完整解读
已经到底了