arXiv · cs.AI· Sahar Abdelnabi, Aideen Fay, Ahmed Salem, Egor Zverev, Kai-Chieh Liao, Chi-Huang Liu, Chun-Chih Kuo, Jannis Weigend, Danyael Manlangit, Alex Apostolov, Haris Umair, Jo\~ao Donato, Masayuki Kawakita, Athar Mahboob, Tran Huu Bach, Tsun-Han Chiang, Myeongjin Cho, Hajin Choi, Byeonghyeon Kim, Hyeonjin Lee, Benjamin Pannell, Conor McCauley, Mark Russinovich, Andrew Paverd, Giovanni Cherubin·· 5 小时前
LLMail-Inject:基于真实自适应提示注入挑战的大规模数据集
LLMail-Inject: A Dataset from a Realistic Adaptive Prompt Injection Challenge
arXiv:2506.09956v2阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理;未读取全文,实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者:Sahar Abdelnabi, Aideen Fay, Ahmed Salem, Egor Zverev, Kai-Chieh Liao, Chi-Huang Liu, Chun-Chih Kuo, Jannis Weigend, Danyael Manlangit, Alex Apostolov, Haris Umair, Jo\~ao Donato, Masayuki Kawakita, Athar Mahboob, Tran Huu Bach, Tsun-Han Chiang, Myeongjin Cho, Hajin Choi, Byeonghyeon Kim, Hyeonjin Lee, Benjamin Pannell, Conor McCauley, Mark Russinovich, Andrew Paverd, Giovanni Cherubin
研究任务与主要进展
研究者发布 LLMail-Inject 数据集,收录839名参与者通过公开红队挑战编写的208,095条人工攻击提示,要求攻击从邮件数据库检索内容、绕过生产级防御并触发带正确参数的未授权工具调用。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出?
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确?
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证?
这些是阅读核对问题;材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org