ARBITRA：基于多专家论证的鲁棒文档级 MITRE ATT&CK 提取
ARBITRA 通过多个角色专精的 LLM 专家从完整 CTI 报告中提出候选 MITRE ATT&CK 实体，并用基于文档证据与理由的逐候选量化双极论证框架（QBAF）进行验证，在 ATT&CK 提取基准上取得比句子级流水线、近期 LLM 提取系统及 GPT-5.5 等前沿模型更强的精确率导向工作点。
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共 12 条 · 更新于 15:33
arXiv推荐指数4545
arXiv推荐指数7272 SimpleLoRIF 用梯度归因定位致害微调数据并构建 SafeTulu
论文提出 SimpleLoRIF，一种可扩展的梯度嵌入方法，用于识别与不安全行为梯度对齐的微调样本；通过简化低秩归因并将反向传播限制在最后四个 transformer 块，可处理百万级样本。
arXiv推荐指数4747 多关系图学习中的信任陷阱：操纵成本、暴露度与关系选择
arXiv 预印本（2610.37239）证明，当部分节点在某关系上孤立且攻击者无法负担开启该关系的代价时，度门控严格优于任何关系选择或重加权方案；基于单位成本暴露度的加固策略在 16 例中有 15 例能选出最能提升陷阱阈值的关系。在六张图的 90 个设置中，58 个设置下干净数据训练的图检测器表现低于无图基线；在缺乏成本信息时，安全选择是弃用该关系。
arXiv推荐指数5353 AquaSense-ICS：面向智慧水质监测与攻击检测的混合真实-仿真数据集与泄漏感知基准
论文发布 AquaSense-ICS 开源数据集与基准，将 Raspberry Pi 5 边缘节点 25.4 小时记录窗口（8.0 小时实录数据、26% 覆盖率。
arXiv推荐指数2828 LEAN：通过损失工程调制模型权重敏感度分布，实现高效容错神经网络
LEAN 提出一种复合正则化方法，可在微调或训练末期用十个 epoch 系统性调制已训练模型的权重敏感度分布，在九个视觉模型（ResNet-18、ResNet-50、VGG-16 于 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet）上将敏感尾部缩小 5 至 13 倍，精度损失在 0.5 个百分点以内。
安全paper推荐指数5555 nokast-secureRAG：用约 0.5B 小模型在 RAG 流水线中检测上下文感知提示词注入
Abhishek Rai 提出 nokast-secureRAG，一个约 0.5B 参数的小语言模型，作为检索与生成之间的语义防火墙，联合评估用户查询与检索上下文，将二者判为安全、可疑或恶意。
安全paper推荐指数6262 BenchDoor：利用基准激励实施后门投毒攻击
论文提出 BenchDoor 数据投毒与后门攻击框架，利用机器学习基准驱动数据集采用这一激励机制，让投毒数据在提升基准分数的同时植入触发器。
arXiv推荐指数6363 BenchDoor：利用基准榜单激励实施数据投毒后门攻击
研究者提出 BenchDoor 系列数据投毒攻击，利用基准榜单对模型开发的导向作用，在保持良性性能的同时要求带来榜单提升，从而诱导采用被植入后门的数据。攻击者可篡改基准的训练或测试数据构造对抗性基准，也可在基准不变的情况下提供独立训练数据集，论文形式化出五种攻击场景。
安全paper推荐指数6464 Fake News, Real Crashes：LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准
Mengxiao Wang 与 Nitesh Saxena 发布 arXiv:2610.26438，提出针对 LLM 交易 Agent 的“信息注入”攻击基准，覆盖 5 种注入向量、7 类事件、15 只美股上约 10,000 次决策。
arXiv推荐指数7171 论文：伪造新闻对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击
Mengxiao Wang 提出针对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准，在 15 只美股上评估约 10,000 次决策，覆盖 5 种注入向量和 7 类事件。
安全paper推荐指数7474 AutoRedClaw：面向 claw 式 Agent 的自动化红队框架与 RedClaw-Bench 基准
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架，可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境，并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。