研究:多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等13个
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 ProbeGuard,按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架:基板照原样作答,弃权只看共识是怎么形成的。
刻画单迹监控对跨执行超性质的监督缺口
论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质能看见多少:跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义,一条轨迹装不下判定。
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展:现成检索器不微调时,拼接扩展文本往往增益有限甚至变差,而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
提出 SHAQ,用影子查询嵌入替换文档嵌入以抵御嵌入反演
SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御:不直接改文档嵌入,而用影子查询嵌入替换它们。
提出 Sentinel-RL,将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 SilentRetrieval,以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒,在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下,同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
提出 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
用简历中的不可见指令做间接提示注入,操纵招聘推荐
摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎,在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名
DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。
提出 EmoRAG,向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索
EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应:同一表情同时出现在查询和库文本里时,检索会偏离语义匹配。作者要检查的是,检索是否真由语义相关性决定。