Dynamic Deception: When Pedestrians Team Up to Fool Autonomous Cars
动态欺骗:当行人联手欺骗自动驾驶汽车
机构 * Università della Svizzera italiana(瑞士意大利大学)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 本文提出通过多个动态元素协作放大对抗信号,以引发自动驾驶车辆的系统级故障,展示动态协作在对抗攻击中的有效性。
AI 大模型
大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。
动态欺骗:当行人联手欺骗自动驾驶汽车
机构 * Università della Svizzera italiana(瑞士意大利大学)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 本文提出通过多个动态元素协作放大对抗信号,以引发自动驾驶车辆的系统级故障,展示动态协作在对抗攻击中的有效性。
面向智能交通系统的后量子密码学:一项以实现为导向的综述
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 本文综述了智能交通系统中后量子密码学的实现挑战与未来研究方向,旨在提升ITS在量子计算时代的安全性和可靠性。
Comments This is a preprint version of a manuscript currently under second-round peer review
TrapSuffix: 对抗对抗性后缀的主动防御在劫持中
专题命中 越狱攻击 :jailbreak(abstract)
AI总结 TrapSuffix通过主动防御机制,使攻击者陷入无赢困境,有效降低劫持攻击成功率并提高可追溯性。
Comments 23 pages, 11 figures
基于规则的漂移分析检测和解释恶意软件家族演变
专题命中 越狱攻击 :trustworthy(abstract)
AI总结 本文提出基于规则的漂移分析方法,用于检测和解释恶意软件家族演变,通过比较规则集识别特征变化,提供可操作的恶意软件行为洞察。
AOASS:自适应障碍感知正方形螺旋框架用于单移动锚点基于WSN定位
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 AOASS通过自适应障碍检测和优化运动模式,提升WSN中单移动锚点的定位精度与能耗效率,适用于现实物联网应用。
Comments 19 pages, 4 figures
RerouteGuard: 理解并缓解LLM路由中的对抗风险
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 RerouteGuard通过动态嵌入检测和自适应阈值,有效检测并缓解LLM路由中的对抗风险,提升多模型AI系统的安全性。
Comments 15 pages, 13 figures
通过HASTE主动增强LLM防御
专题命中 越狱攻击 :prompt injection(abstract)
AI总结 HASTE通过主动生成对抗样本提升LLM防御效果,有效降低基线检测器误报率并优化检测模型性能。
Comments Accepted at peer review NDSS 2026, Last-X workshop. Camera ready copy forthcoming
通过模态补偿赋予分子语言几何感知能力以实现高通量量子哈密顿量预测
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
AI总结 通过模态补偿赋予分子语言几何感知能力,利用 SMILES 实现高通量量子哈密顿量预测,提高计算效率与数据效率。
KryptoPilot: 一种面向开放世界的知识增强型大语言模型代理用于自动化密码学利用
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
AI总结 KryptoPilot通过开放世界知识增强和受控推理,提升LLM在密码学CTF挑战中的自动化解决能力。
Comments 14 Pages,4 figures
DAVE: 一种用于文档理解与网络代理的视觉编码器
机构 * MIT-IBM Watson AI Lab(MIT-IBM Watson AI实验室) ; UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ; University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
AI总结 DAVE是一种专为文档理解和网络代理设计的视觉编码器,通过自监督和监督预训练结合模型融合策略,提升对文档和网络任务的适应性与性能。
APT-CGLP: 通过对比图-语言预训练实现高级持续威胁狩猎
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
AI总结 APT-CGLP通过对比图-语言预训练实现高级持续威胁狩猎,提升跨模态语义匹配的准确性和效率。
Comments Accepted by SIGKDD 2026 Research Track
相关性错觉:任意内容注入攻击欺骗检索器、重排序器和LLM判断者
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 本文揭示了任意内容注入攻击可欺骗检索器、重排序器和LLM判断者,指出模型在安全性和鲁棒性上的弱点,并呼吁进一步研究。
Comments AACL Findings 2025
针对异构多智能体架构中的隐蔽内存篡改的双层优化
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 XAMT通过双层优化方法针对异构多智能体架构中的隐蔽内存篡改问题,提出了一种新的训练时威胁模型,以提升系统安全性。
Comments 10 pages, 5 figures, 4 tables. Conference-style paper (IEEEtran). Proposes unified bilevel optimization framework for covert memory poisoning attacks in heterogeneous multi-agent systems (MARL + RAG)
人类与人工智能协同工作中的欺骗:一种隐式脑机接口保护虚拟现实中的无人机团队性能
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
AI总结 隐式脑机接口通过解耦神经信号与行为,提升虚拟现实无人机团队在AI欺骗下的鲁棒性与安全性。
Comments 30 pages, 19 figures
机构 * Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
专题命中 越狱攻击 :trustworthy(abstract)
专题命中 越狱攻击 :jailbreak(abstract)
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) ; School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络安全学院) ; School of Cyberspace, Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学网络空间学院) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
Comments Accepted by ICCV 2025
专题命中 越狱攻击 :trustworthy(abstract)
Comments NeurIPS 2025
专题命中 越狱攻击 :jailbreak(abstract)
专题命中 越狱攻击 :jailbreak(abstract)
Comments Accepted in NeurIPS 2025
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
Comments To appear in NeurIPS 2025
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
机构 * Fudan University(复旦大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
Comments ICCV 2025
专题命中 越狱攻击 :alignment(abstract)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
Journal ref The Third Edition of the International Conference on Connected Objects and Artificial Intelligence (COCIA'2025), Apr 2025, Casablanca (Maroc), Morocco
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
专题命中 越狱攻击 :prompt injection(abstract)
机构 * MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室) ; Sony(索尼) ; Weizmann Institute of Science(魏茨曼科学研究院) ; JKU(约翰纳斯堡大学) ; Tübingen AI Center(图宾根人工智能中心) ; UVA(乌得勒支大学) ; UNSW(新南威尔士大学) ; TU Graz(格拉茨技术大学) ; MIT-IBM(麻省理工学院-IBM)
专题命中 越狱攻击 :safety(abstract)
Comments Code: https://github.com/jmiemirza/GLOV