评测与基准arXiv 2610.08585
研究:无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等9个
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 RECAST,本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出 AdversarialCoT 单文档检索投毒以操纵 RAG 推理答案
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
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。