論文の概要: Attacking LLMs and AI Agents: Advertisement Embedding Attacks Against Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17674v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 18:05:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.92939
• Title: Attacking LLMs and AI Agents: Advertisement Embedding Attacks Against Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMとAIエージェントの攻撃:大規模言語モデルに対する攻撃を埋め込む
• Authors: Qiming Guo, Jinwen Tang, Xingran Huang,
• Abstract要約: 埋め込みアタック(AEA)は、モデルアウトプットやAIエージェントにプロモーションや悪意のあるコンテンツを注入します。 AEAは,(1)サードパーティのサービス配信プラットフォームをハイジャックして敵のプロンプトに対処し,(2)バックドアのオープンソースチェックポイントを発行する,という2つの低コストベクタを運用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3063136334195187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Advertisement Embedding Attacks (AEA), a new class of LLM security threats that stealthily inject promotional or malicious content into model outputs and AI agents. AEA operate through two low-cost vectors: (1) hijacking third-party service-distribution platforms to prepend adversarial prompts, and (2) publishing back-doored open-source checkpoints fine-tuned with attacker data. Unlike conventional attacks that degrade accuracy, AEA subvert information integrity, causing models to return covert ads, propaganda, or hate speech while appearing normal. We detail the attack pipeline, map five stakeholder victim groups, and present an initial prompt-based self-inspection defense that mitigates these injections without additional model retraining. Our findings reveal an urgent, under-addressed gap in LLM security and call for coordinated detection, auditing, and policy responses from the AI-safety community.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、モデルアウトプットやAIエージェントに、プロモーションや悪意のあるコンテンツを密かに注入する、新たなLLMセキュリティ脅威のクラスであるEmbeding Attacks(AEA)を紹介します。 AEA は,(1) サードパーティのサービス配信プラットフォームをハイジャックして敵のプロンプトを抑える,(2) バックドアのオープンソースチェックポイントを攻撃データで微調整する,という2つの低コストベクタを運用している。 精度を低下させる従来の攻撃とは異なり、AEAは情報の整合性を覆い、プロパガンダ、ヘイトスピーチを正常に見せながら返却する。 攻撃パイプラインを詳述し、5つのステークホルダーの被害者グループをマップし、追加のモデル再訓練なしにこれらの注入を緩和する初期的プロンプトベースの自己検査防御を提示する。 我々の発見は、LLMのセキュリティと、AI安全コミュニティからの協調的な検出、監査、およびポリシー対応の要求において、緊急かつ過度に調整されていないギャップがあることを明らかにした。

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