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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-08-06 至 2026-08-06 共收录 4 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 提示注入 4 篇

2608.04053 2026-08-06 cs.CR cs.AI 新提交 79%

AgentAntibody: An Adaptive Immune System for Defending LLM Agents against Prompt Injection

AgentAntibody:一种用于防御大语言模型(LLM)智能体提示注入的自适应免疫系统

Shihao Weng, Yang Feng, Xiaofei Xie, Jiongchi Yu

专题命中 提示注入 :prompt injection(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体的提示注入威胁,受自适应免疫启发提出AgentAntibody,通过持久抗体库识别威胁并进化增强防御,实验显示其在防有害行为同时保留合法任务完成上优于现有防御。

Comments 7 pages

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2608.04565 2026-08-06 cs.CR cs.AI cs.CL 新提交 73%

Breadcrumbing Search Agents

面包屑式搜索智能体

Xuebin Li, Hanqing Zhao, Siyuan Liang, Kejiang Chen, Weiming Zhang, Dacheng Tao, Nenghai Yu

专题命中 提示注入 :safety(abstract);prompt injection(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对LLM搜索智能体的安全问题,提出ACH和TGSE策略,通过操纵搜索结果形成连贯证据链,大幅提升攻击成功率。

Comments 38 pages, 7 figures

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2608.04741 2026-08-06 cs.CR 新提交 71%

LoginTrap: Uncovering Task-Agnostic Phishing-Style Indirect Prompt Injection Attacks against LLM-based Web Agents

LoginTrap:针对基于大语言模型的Web智能体的任务无关型钓鱼式间接提示注入攻击的发现

Longtao Guo, Zelin Zhang, Kaifeng Huang, Yang Shi

专题命中 提示注入 :prompt injection(title)

AI总结 该研究提出LoginTrap攻击,是针对基于LLM的Web智能体的任务无关型登录诱导攻击,在黑盒威胁模型下可达到86%的平均端到端攻击成功率,揭示了登录诱导的认证边界风险并推动相关防御研究。

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2608.04192 2026-08-06 cs.CR cs.AI cs.CL 新提交 62%

Behavioral Skill Reconstruction: Reconstructing Hidden Functionality from LLM Agent Skills

行为技能重构:从大语言模型智能体技能中重构隐藏功能

Peichun Hua, Haoxuan Xu, Mengyuan Li

专题命中 提示注入 :prompt injection(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SkillClone黑盒攻击方法,可通过合法交互从隐藏的LLM智能体技能中重构其功能,表明仅文件保密无法确保功能保密。

Comments 20 pages, 5 figures, 20 tables

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