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该论文研究基于大语言模型(LLM)的搜索代理面临的安全威胁。这类代理在信息检索任务中依赖外部工具返回的网页内容,而这些内容不可信,容易导致提示注入和意图劫持。以往的安全研究主要关注静态网页注入,但现代搜索代理会提出后续查询并对多个来源进行交
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该论文研究基于大语言模型(LLM)的搜索代理在整合网络内容时可能遭受的推荐操纵风险。LLM搜索代理代表用户综合开放网络内容并给出可操作建议,这为攻击者提供了机会:通过发布恶意网页,诱导代理将攻击者的内容转化为被认可的建议。为此,作者提出了S