跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 10篇

另有262篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.02349

    MIRROR:面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    发表
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
    摘要MIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语,只处理不透明字节,不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle:中介合法终结 TLS 后可改在途消息,而语义校验有推理开销和误拦,签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2609.01931

    Agent Flight Recorder:为长时程工具调用智能体提供链上锚定的防篡改审计追踪

    提出 Agent Flight Recorder,为长时程工具智能体构建链上锚定的防篡改审计追踪

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要语义事件加哈希链、Merkle 与链上锚定,用来在争议中核验长程智能体的动作序列。

    Agent Flight Recorder 把长程工具智能体的动作收成可被第三方独立核验的审计记录,面向运营方本身可能改写历史的争议。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2608.25431

    GIFT:通过 GPU 信息流追踪在 LLM 服务中实现用户数据隔离

    提出 GIFT,用加密与 GPU 信息流跟踪隔离共享 LLM 服务中的用户数据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-72B 等6个
    摘要GIFT 以加密隔离加 GPU 信息流规则,在 vLLM 与 DistServe 上强制用户数据隔离,并报告了吞吐开销。

    GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统,并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2606.11817

    研究:语法约束解码可越狱 LLM 生成恶意代码,并提出 CodeShield 防御

    提出 CodeSpear 越狱,借语法约束解码生成恶意代码,并给出 CodeShield 防御

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-7B、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-7B 等10个

    摘要论文发现语法约束解码会破坏自然语言安全对齐,提出 CodeSpear 越狱攻击与基于蜜罐代码对齐的 CodeShield 防御。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2605.08313

    研究者提出 SeedHijack 攻击,劫持 LLM 采样随机数种子

    提出 SeedHijack,劫持采样 PRNG 以强制选定 token

    发表
    被测模型
    GPT-2 (124M)、Qwen2-1.5B-Instruct、DeepSeek-R1-1.5B 等5个
    摘要采样层 PRNG 被替换以强制选 token。

    SeedHijack 把 LLM 采样用的 PRNG 输出换成攻击者选定的数,从而指定下一个 token。权重、输入和 logits 都不改。防御是用硬件 QRNG 替换该随机源。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2603.10726

    PrefixWall:缓解共享 LLM 系统中的前缀缓存侧信道

    提出 PrefixWall 选择性隔离共享前缀以缓解计时侧信道

    发表
    被测模型
    gemma-3-4b-it、llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf、llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat-hf 等9个
    摘要PrefixWall 用缓存元数据按需切断跨用户前缀延续,以保留 APC 并限制 TTFT 侧信道。

    PrefixWall 是多租户 LLM 服务上的系统级防御,用来限制 Automatic Prefix Caching 的 TTFT 侧信道,同时保留前缀复用。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2601.21189

    去中心化 LLM 推理网络的自适应鲁棒成本感知 Proof of Quality

    为去中心化 LLM 推理网络提出稳健成本感知 PoQ,抵御恶意评估者操纵分数

    发表
    被测模型
    llama 3 2 3b、gemma 2 2b it、tinyllama 1 1b 等10个
    摘要成本感知 PoQ 加入稳健共识。

    这篇扩展工作把成本感知 Proof of Quality 的共识层改成能承受恶意评估分数的形式,奖励仍同时看输出质量与延迟成本。

    深度解读完整解读
已经到底了