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取证证据提示注入：针对LLM辅助数字取证的反取证攻击
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AI 综述
研究者提出针对LLM辅助数字取证的反取证攻击分类与概念验证：被分析证据由攻击者控制、取证人员必须细读，模型推理层成为新的反取证目标；攻击可按目标、技术、载荷位置和隐藏方式组合，对取证人员不可见。作者对LLM辅助分析流程演示三种攻击，仅在被扣押设备植入文本即可改变报告结论、向分析人员工作站写入攻击。
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- 日期未标arXiv通过取证证据进行提示注入：针对 LLM 辅助数字取证的反取证攻击分类与概念验证
研究者提出针对 LLM 辅助数字取证的反取证攻击分类与概念验证。数字取证反转了间接提示注入的常见前提：被分析的证据按定义由攻击者控制，取证人员又必须仔细阅读，使模型推理层成为数据与工具之外的新反取证目标。攻击者可按目标、技术、载荷位置和隐藏方式组合构造攻击；确定性工具、取证人员与模型对同一证据的感知差异让注入对取证人员不可见。作者对 LLM 辅助分析流程演示了三种攻击，仅靠在被扣押设备上植入文本即可改变报告结论、向分析人员工作站写入攻击者指定的内容并引发对外网络流量，同时提出了缓解措施。