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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。

2026-02-25 至 2026-02-25 共收录 2 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 提示注入 2 篇

2602.20720 2026-02-25 cs.CR cs.AI 79%

AdapTools: Adaptive Tool-based Indirect Prompt Injection Attacks on Agentic LLMs

AdapTools: 面向代理LLM的自适应工具间接提示注入攻击

Che Wang, Jiaming Zhang, Ziqi Zhang, Zijie Wang, Yinghui Wang, Jianbo Gao, Tao Wei, Zhong Chen, Wei Yang Bryan Lim

机构 * College of Computing(计算学院) Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(数据科学,南洋理工大学,新加坡) School of Computer Science, Peking University, China(计算机科学学院,北京大学,中国)

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

AI总结 AdapTools通过自适应工具和提示生成,提升间接提示注入攻击成功率2.13倍,同时降低系统效用1.78倍,有效应对现代AI代理的快速演变特性。

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2602.20708 2026-02-25 cs.AI cs.CR 79%

ICON: Indirect Prompt Injection Defense for Agents based on Inference-Time Correction

ICON:基于推理时校正的代理间接提示注入防御

Che Wang, Fuyao Zhang, Jiaming Zhang, Ziqi Zhang, Yinghui Wang, Longtao Huang, Jianbo Gao, Zhong Chen, Wei Yang Bryan Lim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore(计算与数据科学学院,南洋理工大学,新加坡) Alibaba(阿里巴巴) School of Computer Science, Peking University, China(计算机科学学院,北京大学,中国)

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

AI总结 ICON通过潜在空间轨迹探测和修正器实现对代理间接提示注入攻击的防御,有效提升任务连续性和安全性,同时保持高检测率和任务效用。

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