Walking the Embedding Space: Datastore Extraction from Multimodal RAG
多模态检索增强生成(MRAG)已成为将多模态大模型(MLLM)的生成能力锚定到相关、及时的外部知识的可靠且低成本手段。它在降低幻觉方面有明显收益,但同时引入了新的攻击面,包括私有信息泄露和针对数据抽取攻击的脆弱性。本文提出 IMMRAG,一
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← 返回所有主题It's Not What It Looks Like: Manipulating Perceptual Hashing based Applications.
本论文研究了感知哈希（Perceptual Hashing）算法的安全性，重点关注其在实际应用（如版权检测、内容审核）中的脆弱性。作者提出了一种针对感知哈希的对抗性攻击方法，能够操纵图像使得其感知哈希值在攻击者控制下发生变化，而视觉效果保持