GUIAuditor: Enabling Post-hoc Child Safety Forensics via Action-Guided GUI Provenance on Mobile Devices
该论文关注移动智能设备上儿童面临的在线风险——诱骗(grooming)、诱导性消费与金融诈骗等，这些风险往往嵌套在合规正常的应用内部，而非来自明显恶意程序。作者指出，当前主流做法是「自动化预防与检测」范式，无论是基于规则还是基于 AI 模型
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← 返回所有主题Breaking Darknet CAPTCHAs with general purpose LLM
本文评估了通用大语言模型（LLM）在破解暗网环境中常见CAPTCHA验证码任务上的有效性。暗网CAPTCHA通常设计为无JavaScript运行，因此与主流验证码系统存在显著差异。研究选取了三种具有代表性的挑战类型：开放圆圈定位、旋转对齐和
Not All Tokens Are Equal: Region-Aware Consistency Repair of Backdoors in MLLMs
多模态大语言模型（MLLM）在用户端应用中日益普及，但其构建流程可能引入后门风险：触发器可能位于图像、文本或两者中。现有面向传统分类器的模型级后门移除方法对 MLLM 效果有限，而针对 MLLM 的防御大多在推理时进行，通过过滤可疑输入来缓
Image Prompt Reconstruction Attacks on Distributed MLLM Inference Frameworks
该论文首次系统研究了分布式多模态大语言模型（MLLM）推理框架中的图像提示重构攻击问题。分布式推理框架通过连接多个消费级设备实现大模型推理，降低了硬件门槛，但近期研究表明，参与节点间传输的中间嵌入会泄露文本提示。随着MLLM的普及，图像提示
Frequency-Domain Regularized Adversarial Alignment for Transferable Attacks against Closed-Source MLLMs
多模态大语言模型（MLLMs）尽管性能强大，但仍易受基于迁移的目标攻击：攻击者在开源代理编码器上优化扰动，该扰动可泛化至闭源MLLMs。提升对抗迁移性的关键在于有效捕获不同模型共享的内在视觉焦点，使扰动对齐可迁移的语义线索而非代理特定行为。