Dawn Song

SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers

SCDBench: 基于大语言模型的智能合约反编译基准

Kaihua Qin, Dawn Song, Arthur Gervais

机构 * University of Warwick（沃里克大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 针对现有智能合约反编译评估缺乏统一基准的问题，提出SCDBench数据集与评估方法，通过四阶段累积评估（格式完整性、可编译性、ABI恢复、语义一致性）测试前沿LLM的反编译能力，发现语义一致性仍远未解决。

Measuring Real-World Prompt Injection Attacks in LLM-based Resume Screening

测量基于LLM的简历筛选中真实世界的提示注入攻击

Mohan Zhang, Yuqi Jia, Zhen Tan, Steven Jiang, Neil Zhenqiang Gong, Tianlong Chen, Dawn Song

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Duke University（杜克大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； hireEZ ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本研究首次系统性地分析了基于LLM的简历筛选应用中的提示注入攻击，通过设计专用检测器对约20万份真实简历进行测量，发现约1%的简历包含隐藏的提示注入，且近年来其流行度显著增加。

Comments Published in USENIX Security Symposium 2026; Code and artifacts are available at https://github.com/UNITES-Lab/resume-injection-measurement