Survival of~the~Stealthiest: Evolving Low-Entropy Ransomware via~Genetic Algorithms
该论文提出了一种新型勒索软件生成范式，将勒索软件的执行过程建模为基于搜索的软件工程（SBSE）优化问题，并利用遗传算法（GA）在保持系统活动统计偏差低于硬约束的前提下，优化数据加密策略。传统勒索软件通常依赖大规模加密操作，容易被现代防御系统
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← 返回所有主题GAS-Leak-LLM: Genetic Algorithm-Based Suffix Optimization for Black-Box LLM Jailbreaking
大型语言模型（LLM）在AI驱动的信息技术生态中扮演核心角色。为降低有害或违规输出风险，商业系统采用先进的对齐策略和多层内容审核机制。然而，研究表明LLM仍易受对抗性操纵，尤其是越狱和提示注入攻击。本文提出GAS-Leak-LLM，一种基于
Domain-Informed Representation for Evolutionary Sieving in Integral and Module Lattices
该论文针对后量子密码学中核心的最近向量问题（SVP），提出了一种基于领域知识指导的进化筛选方法。传统密码学依赖的整数分解和离散对数问题在量子计算机面前脆弱，而SVP是量子安全密码学的基石。作者将Ajtai等人提出的筛法视为遗传算法（GA），
Inducing Overthink: Hierarchical Genetic Algorithm-based DoS Attack on Black-Box Large Language Reasoning Models
本文研究大型推理模型（LRMs）在面对逻辑不一致或不完整输入时，倾向于产生过长且冗余的推理轨迹，即“过度思考”现象，这会导致推理延迟和能耗显著增加，构成潜在的拒绝服务（DoS）攻击向量。作者提出一种自动化黑盒框架，通过层次遗传算法（HGA）