攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard:针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
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
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等11个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分,并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
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 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。
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 M3 Att,在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策
提出 PIDP-Attack,用查询后缀与语料投毒操纵 RAG 回答
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 GradingAttack,用梯度后缀与角色扮演操纵教育评分智能体判定
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。