Protection Is Not One Event: A Survey of RAG Protection Research by Measured Endpoint综述 118 篇 RAG 防护论文,自适应攻击恢复 48.3% 隐藏事实
综述 118 篇 RAG 防护论文,自适应攻击恢复 48.3% 隐藏事实
为 RAG 隐私防护提供分类、证据图与可复现测试床。
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权威综述[1]覆盖118篇RAG防护论文,证据图显示自适应攻击恢复**48.3%**隐藏事实,并指出指标、数据集与威胁模型互不兼容;以下按方向补充前沿进展。
综述 118 篇 RAG 防护论文,自适应攻击恢复 48.3% 隐藏事实
为 RAG 隐私防护提供分类、证据图与可复现测试床。
LLVMhammer 用 Rowhammer 攻击 Triton,使 LLM 推理延迟增 4-16%
揭示 JIT 编译缓存与 DRAM 位翻转可造成持久推理减速和输出损坏,对推理集群安全运维有参考价值。

TrojanForge 自动投毒代码仓库攻击编码智能体,并建 384 个毒仓库基准
编码智能体的上下文即攻击面:仓库级投毒已可自动化并跨库迁移伪装策略,工程上需对依赖、脚本与执行轨迹做默认不可信审计。

Agent Mosaic 量化 LLM 智能体马赛克式泄露:模拟中 7.08% 回答泄露
为机密数据上的智能体行为提供可复现安全量化证据,显示防护下仍出现 32.37% 不安全披露,需强化推断与披露控制。
LLM 权重级 谱指纹实现训练免费的模型所有权审计
开放权重 LLM 所有权保护与离线审计可不依赖推理输出,且对指令微调、量化、剪枝等修改保持稳定。
