「攻击检测」共找到 344 篇相关文章
攻克「恶意投毒」攻击!华南理工联合霍普金斯和UCSD,连登TPAMI、TIFS顶刊
华南理工大学计算机学院AI安全团队联合国际高校,聚焦联邦学习中防范恶意投毒攻击。提出FedID和Scope两种创新防御方法,前者用多种度量标准和动态加权检测恶意梯度,后者通过逐维归一化等揭示后门维度,均有良好效果。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics,基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来,深度伪造主动防御受关注,但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法,基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位,实验效果良好。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体,低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题,提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成,还对比了与人工质检效果。
用大模型检测工业品异常,复旦腾讯优图新算法入选CVPR 2025
AI模型用于工业异常检测获新SOTA,相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff,实验显示其性能更优。
具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。
NTU等联合提出A-MemGuard:为AI记忆上锁,投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下,记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架,通过共识验证和双重记忆结构,解决防御难题,使投毒攻击成功率暴降超95%。
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
00后黑客落网!曾运营大型僵尸网络,频繁攻击腾讯游戏、DeepSeek、X平台
活跃多年的高危DDoS僵尸网络‘RapperBot’被取缔,主谋22岁美国男子Ethan Faulds被捕。该网络曾攻击腾讯游戏、DeepSeek、X平台等。文中介绍其家族情况、盈利模式,还提及腾讯宙斯盾系统及防护建议。
AI安全上,开源仍胜闭源,Meta、UCB防御LLM提示词注入攻击
Meta和UCB开源安全大语言模型Meta - SecAlign - 70B,其对提示词注入攻击鲁棒性超闭源方案,还具更好的agentic ability。介绍了提示词注入攻击背景、防御方法,该模型打破闭源垄断,开源代码助力安全AI建设。