Cordyceps: Covert Control Attacks on LLMs via Data Poisoning
Cordyceps: 通过数据投毒对LLM的隐蔽控制攻击
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Cisco Systems(思科系统)
AI总结 提出一种数据投毒方法,通过语义关联教LLM隐藏任意恶意指令,实现隐蔽控制攻击,绕过多种防御。
Comments USENIX Security '26
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Cordyceps: 通过数据投毒对LLM的隐蔽控制攻击
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Cisco Systems(思科系统)
AI总结 提出一种数据投毒方法,通过语义关联教LLM隐藏任意恶意指令,实现隐蔽控制攻击,绕过多种防御。
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SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性
机构 * BenchFlow ; OSU ; Amazon ; UC Berkeley ; UC Santa Cruz ; UC Davis ; Dartmouth ; RLWRLD ; Independent ; Princeton University ; Oxford University ; Stanford University ; USC ; CMU ; Foxconn ; Zenity ; UNSW ; UT Austin ; MSU ; Duke University ; ByteDance ; UT Dallas ; UC San Diego ; Columbia University ; University of Rochester ; Cornell Tech ; Georgia Tech ; Cornell University ; NEU ; UCLA ; Snap Inc. ; Fanshawe College ; University of Science and Technology of China ; HKUST(GZ) ; Anyscale
AI总结 提出SkillsBench基准,包含8领域87个任务,通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点,小模型配备技能可匹敌大模型。
EffGen: 使小型语言模型成为能干的自主智能体
机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA(弗吉尼亚理工大学计算机科学系) ; Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA(佐治亚理工学院) ; Google DeepMind, USA(谷歌DeepMind)
AI总结 EffGen是一个针对小型语言模型优化的开源智能体框架,通过提示压缩、任务分解、复杂度路由和统一记忆系统,实现高效、安全的本地部署,在13个基准测试中优于LangChain等框架。
Comments Accepted to ICML 2026 Conference
DAL:一种面向分段平稳赌博机的实用无先验黑盒框架
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
AI总结 提出检测增强学习(DAL)框架,无需非平稳性先验知识,将任意最优静态赌博机算法与变化检测器结合,在多种非平稳场景下超越现有方法。
Comments 28 pages, 12 figures