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5 publicações marcadas com esta tag.

risco médioOS-2026-796 · 2026-10-27
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Quem verifica os verificadores? Pesquisa mostra que votação por maioria entre LLMs falha sistematicamente contra evidência manipulada

O artigo prova formalmente que qualquer protocolo que decida apenas pela saída de múltiplos avaliadores LLM independentes, exigindo sempre um veredito, nunca consegue rejeitar afirmações inválidas nem aceitar válidas com probabilidade garantida — porque avaliadores do mesmo modelo tendem a falhar juntos e páginas web recuperadas podem manipular quem as lê. A solução proposta, Astral, reduz o sucesso de ataque de 54,7-77,8% (votação por maioria) para 21,5-53,1%, ao custo de deixar entre 16% e 62% dos casos sem veredito automático.

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risco médioOS-2026-767 · 2026-10-23
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Pesquisa mostra que LLMs de busca na web são manipuláveis por vazios de dados preenchidos por desinformadores

O estudo descreve o ataque de vazio de dados: atacantes publicam narrativas falsas em nichos de busca onde há pouco conteúdo confiável disponível, apostando que LLMs com busca na web vão recuperar e citar justamente esse conteúdo ao responder perguntas sobre o tema. Em testes com ChatGPT, Gemini e Sonar Pro, o conteúdo do atacante apareceu nas respostas em 31% dos casos, usando uma única página controlada pelo atacante, com pouca proteção vinda do tom da pergunta ou da escolha do modelo.

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risco médioOS-2026-569 · 2026-10-02
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UnifiedAttack mostra que combinar texto e imagem gera jailbreaks mais eficazes contra modelos multimodais unificados

O benchmark UnifiedAttack mede o quanto a combinacao sinergica de texto e imagem consegue produzir conteudo nocivo alem do que cada modalidade alcancaria isoladamente em modelos multimodais nativamente unificados. Os autores propoem duas tecnicas de ataque -- uma que envolve a intencao adversarial em exemplos aparentemente benignos (In-Context Reskinning) e outra que forca o modelo a se comprometer com um plano neutro antes de explorar sua propria consistencia logica para gerar o conteudo nocivo (Cognitive Planning Injection) -- e mostram que ambas contornam consistentemente os mecanismos de alinhamento de arquiteturas de ponta.

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risco médioOS-2026-289 · 2026-08-24
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Agente de avaliação detecta envenenamento de conhecimento em RAG antes de o LLM gerar a resposta

O 'Evaluation Agent' combina verificação factual por inferência de linguagem natural, um detector de envenenamento com cinco sinais e um Índice de Confiança combinado para identificar documentos maliciosos injetados em sistemas RAG antes que o LLM os use para gerar resposta. No TruthfulQA com Llama 3.3 70B, atingiu 91% de acurácia e 100% de recall contra injeção de instrução, mas teve dificuldade com trocas sutis de entidade e enfraquecimento semântico.

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risco médioOS-2026-040 · 2026-07-20
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Marca d'água de texto gerado por IA não resiste a paráfrase e falha em critérios legais de admissibilidade forense

Um estudo submetido à AIES 2026 testa três métodos de watermarking de LLM (KGW, Unigram e SynthID-Text) contra os critérios legais Daubert e o processo forense NIST SP 800-86. Uma simples paráfrase que preserva o sentido remove a marca d'água em praticamente 100% dos casos para KGW e Unigram e em 98,3% para SynthID, e nenhum dos três métodos atende a mais de dois dos cinco fatores Daubert.

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