📰 安全新闻
认知防火墙：一种面向LLM安全的主动式、零信任、多门控框架
作者： Michele Guida, Ruslan Shikhhamzayev, Sindhuja Penchala, Stefano Iannucci, Jiacheng Li, Shahram Rahimi, Noorbakhsh Amiri Golilarz 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.01277v1 摘要—大型语言模型（LLM）可能通过多轮策略被诱导生成...
拒绝背后：通过行为监控确定护栏激活
作者：William Hackett, Peter Garraghan 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.02121v1 摘要 随着大型语言模型（LLM）和智能体系统融入实际应用，确保其安全性和保障性变得至关重要。用于检测并拦截发送至LLM及从LLM发出的恶意指令的护栏系统，是AI安全的关键组成部分。然而，针对生产级AI系统进行黑盒对抗模拟的研究人员，常常难以判断是护...
Hephaestus：迈向网络安全AI科学家
作者：Jiaqi Li, Yang Zhao, Wen Lu, Lvyang Zhang, and Lidong Zhai 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.29981v1 摘要 网络攻击正在以机器速度推进；但网络安全研究本身却并非如此。现有的AI科学家系统使得端到端的研究自动化越来越可行，但它们针对的是相对稳定的科学领域。我们认为，AI原生的网络安全是一种不同类型的...
从效率到泄露——联邦语言模型微调中的隐私后门
作者：Shanghao Shi, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Yang Xiao, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.20553 摘要 联邦学习（FL）使多方能够在不共享原始数据的情况下，协作微调面向...
NRT-Bench：面向安全关键控制室中 LLM 智能体的多轮红队测试基准
作者：Hanwool Lee, Dasol Choi, Bokyeong Kim等 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.20408 摘要 大型语言模型（LLM）智能体越来越多地被提议作为安全关键系统的监督组件，但它们在持续、自适应对抗压力下的鲁棒性仍然缺乏充分表征。本文提出NRT-Bench，一个用于对担任安全关键系统操作员的LLM智能体进行多轮红队测试的基准，具体实例...
软件工程的终结：AI智能体如何从根本上重构软件范式
作者：Zhenfeng Cao 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.05608 摘要 半个多世纪以来，软件工程一直建立在一个基本前提之上：人类工程师负责拆解问题，将决策逻辑编码为静态代码，并在需求演变时手动调整代码。本文认为，AI智能体（AI agents）的出现——即以大型语言模型作为主要推理引擎，将代码动态生成与丢弃作为工具性资源的系统——并非渐进式的改进，而是对软...
BLAST：面向协作多智能体深度强化学习系统的隐秘后门杠杆攻击
作者：Jing Fang, Saihao Yan等 译者：知道创宇404实验室翻译组 原文链接：https://arxiv.org/html/2501.01593v2 摘要 现有研究表明，协作多智能体深度强化学习（c-MADRL）极易遭受后门攻击威胁。一旦观测到后门触发器，系统将执行恶意行为，引发任务失败或达成攻击者恶意目的。然而现有后门攻击存在诸多缺陷：瞬时触发模式隐蔽性差、需借助额外网络完成后...
潜在对抗检测：基于大模型激活自适应探测的多轮攻击检测
作者：Prashant Kulkarni 译者：知道创宇404实验室翻译组 原文链接：https://arxiv.org/html/2604.28129v1 摘要 多轮提示注入遵循建立信任—话题转向—恶意升级的固定攻击路径，但文本层防御手段无法识别单轮对话看似无害的隐蔽攻击。本文发现，该攻击路径会在模型残差流中留下可识别的激活层特征：攻击每个阶段的切换都会引发激活向量偏移，最终累积路径长度远超正常...
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📁 中转JSON
15 个文件 · 545.95 KB| 文件名称 | 文件大小 | 更新时间 | 类型 |
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