AI 模型可被证明地隐藏任意能力
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
- arXiv
- 2610.13928
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 3 270M
摘要作者用数字锁隐藏可执行能力,并称化学与奇偶任务上的引出未恢复该能力。
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
另有265篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
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提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
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提出 PackHallu,经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
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提出 CORSA,按任务簇优化技能注入的检索与执行
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提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
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提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
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提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
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提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击,并设计租户隔离机制
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提出 EviLLM,经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
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提出 HXAI 分层隐私解释框架,本地保留细解释并只发布加噪摘要
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架,服务规划、监测与诊断,而不是实时控制。
提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
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提出 APEX,用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
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