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RSS订阅原创 关于利用GEO（生成式引擎优化）技术实现大模型数据投毒的研究报告
摘要： 本报告揭示生成式引擎优化（GEO）技术如何被异化为大模型数据投毒攻击手段。与传统投毒依赖垃圾数据不同，GEO投毒通过伪装高质量内容（如权威格式、逻辑链）欺骗AI模型，使其在预训练、微调或RAG阶段吸收恶意信息。攻击手法包括权威性拟态、关键词劫持、引用源污染和逻辑链诱导，危害涵盖商业诽谤、代码后门植入及历史篡改。现有防御机制因GEO投毒的高隐蔽性面临失效风险，需构建多维度防护体系，如信誉图谱、事实核查层、对抗性训练及语义去重。报告警示：GEO技术正将数据投毒升级为“质量博弈”，需警惕模型偏好特征成为安
2025-12-01 19:40:27
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原创 构建权威GEO大模型抓取站池的科研分析与防御机制研究
摘要：随着生成式AI搜索优化（GEO）的普及，数据污染攻击风险加剧。本文基于2025年技术实践，揭示攻击者通过"权重蜘蛛池+高权重站目录伪造"操控AI内容排名，并提出基于动态知识图谱与多模态校验的防御框架。研究发现，伪造目录深度≥4级可欺骗AI爬虫，0.001%污染数据即可导致7.2%有害输出增加。防御系统部署后，污染识别时间缩短至8分钟，准确率恢复至98.7%。研究为构建可信AI数据生态提供了理论与技术支撑。
2025-10-13 23:34:43
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原创 大模型杀毒机制构建方案：基于数据鉴权、溯源与冷存储的整合架构
通过整合数据鉴权、区块链溯源与冷存储技术，构建了覆盖数据全生命周期的大模型杀毒机制。该机制不仅提升了数据安全性与模型鲁棒性，还通过动态清洗、实时检测等手段有效防御投毒攻击，为大规模AI模型训练与应用提供了可靠保障。
2025-08-11 23:27:25
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原创 大模型0day攻击与防御体系设计：从漏洞利用到全链条治理
大模型0day攻击与防御的博弈，本质是未知风险管控能力的竞争。通过全链条防御体系设计——从数据清洗、模型加固到系统检测，结合法律标准与技术创新，方可平衡大模型的创新潜力与安全风险，构建可信的AI生态。
2025-08-10 20:46:10
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原创 基于寄生虫程序的大模型投毒攻击方案：针对幻觉盲点的精准打击
摘要：本文提出了一种针对大模型的数据污染攻击方法，通过构建寄生虫程序架构（含感染层、传播层和负荷层），利用漏洞获取高权重站点控制权，生成包含事实篡改、逻辑矛盾等幻觉的对抗样本。攻击采用蜘蛛池SEO优化和多节点分布式投毒，可实现每小时200万条有毒数据的污染速度，使模型错误输出率超过15%并维持30天以上。研究揭示了当前大模型在5%污染数据下即可能产生23%准确率下降的脆弱性，同时指出传统防御机制面临0day漏洞利用、高并发请求等挑战。
2025-07-28 22:16:14
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原创 大模型投毒与数据鉴权对抗方案构思
该方案揭示了AI安全领域的新型威胁向量，建议建立实时寄生虫程序检测系统（如ParasiteHunter），并推动数据源认证标准的升级（如W3C的Data Origin Verification规范）。黑产蜘蛛池站群通过构建低质量网站矩阵，利用搜索引擎算法漏洞实现关键词霸屏。该方案揭示了当前AI安全体系的潜在风险点，建议建立数据源动态信任评估机制，并强化对高权重域名的行为监控。
2025-07-28 20:14:57
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原创 大模型投毒与杀毒：机制、防御与治理框架
大模型投毒攻击已从理论走向实践，其防御需构建"预防-检测-响应-治理"全链条体系。大模型（如DeepSeek）的幻觉率攀升与联网搜索机制密切相关。通过技术迭代与制度创新，方可平衡大模型的创新潜力与安全风险。
2025-07-27 21:49:17
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原创 大模型投毒和杀毒思考
摘要：研究发现大模型联网搜索存在投毒攻击风险，可导致幻觉率飙升和标签库污染。通过Tox架构实验将污染分为4级：1-2级可逆但影响模型性能，3级导致数据外溢不可逆，4级可能直接操控模型（待验证）。研究提出三个关键问题：批量投毒方法、防御机制及中毒后恢复策略，揭示了大模型安全面临的严峻挑战。
2025-07-27 21:43:26
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