LLM-Guided Program Evolution for Targeted Black-Box Attacks on Perceptual Hash Algorithms
该论文提出了一种基于大语言模型引导的演化框架（结合GigaEvo和OpenEvolve），用于对感知哈希算法（PHA）实施有针对性的黑盒第二图像攻击。感知哈希算法广泛应用于图像篡改检测，但对抗性扰动的鲁棒性研究不足。作者设计了一个复合评分函
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← 返回所有主题Knowledge Over Parameters: Evolving Smart Contract Vulnerability Detection
该论文提出 EvoVuln，一个自动生成智能合约漏洞检测程序化知识的框架。现有基于大语言模型（LLM）的方法存在局限：基于提示的方法依赖人工设计的检测规则，而微调则需要大量标注样本，这在智能合约领域难以获取。EvoVuln 将漏洞检测重新定
MoCo-EA: Exploiting Adversarial Mode Connectivity for Efficient Evolutionary Attacks
本文提出了一种基于模式连通性（Mode Connectivity）的高效进化攻击方法 MoCo-EA，旨在解决传统进化算法在生成对抗样本时因离散交叉操作破坏对抗属性而导致效率低下的问题。核心创新在于将传统进化算法中的交叉算子替换为基于贝塞尔
LADDER: Multi-Objective Backdoor Attack via Evolutionary Algorithm.
本文提出了一种名为LADDER的新型多目标黑盒后门攻击方法，针对卷积神经网络（CNN），通过进化算法同时优化多个攻击目标。现有黑盒后门攻击通常将目标视为单目标优化问题，仅在单一域（如空间域）设计触发器，这会导致语义和鲁棒性受损，并引入视觉和