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Pengzhou Cheng
Pengzhou Cheng
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新的SynGhost攻击利用具有隐形后门的预训练语言模型
研究人员开发了SynGhost，这是一种利用预训练语言模型（PLMs）漏洞的新型后门攻击。该攻击将多个语法后门注入预训练数据中，使其能够在没有明确目标设置或易于识别的触发器的情况下转移到各种下游任务。SynGhost在保留PLM原始能力的同时，构成了重大威胁，并能规避困惑度过滤器和maxEntropy等常见防御措施。
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新框架AgentGhost揭示MLLM GUI代理中的后门风险
研究人员开发了一个名为AgentGhost的新框架，用于识别多模态大语言模型（MLLM）驱动的移动GUI代理中的后门漏洞。这些代理由于高昂的微调成本而常被使用，容易受到供应链攻击。AgentGhost结合了目标和交互级别的触发器来激活后门，同时保持任务效用，在移动基准测试中实现了99.7%的攻击准确率，而效用仅下降1%。提出的防御方法将攻击准确率降低到22.1%。