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。
另有261篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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。
提出路由 TopK SAE,把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路,用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督,副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督,作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
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 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
用均值差激活转向检验全双工语音模型的情感方向几何
Moshi 上的情感激活转向跟方向之间的几何关系走,不跟被请求的标签走。
提出 SAFESHIELD,组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架,把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
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。
构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
提出任务感知的跨域蒸馏与剪枝方法以压缩音频深度伪造检测器
遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计,受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct,不提出新攻击。
测量事实核查评测混入的时序证据与参数泄漏
作者量的是 LLM 事实核查分数里,有多少来自 claim 当时还不可知的信息。通道有两条:预训练记住的结局,以及检索到的、写于 claim 之后的文档。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出 RAGStress 受控基准,评测知识库退化下的 RAG
RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。
提出 THRIVE,为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
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 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容