基于深度学习的软件安全检测系统，如同数字化时代的"安检员"，能高效识别软件漏洞。然而，一项名为EaTVul的研究揭示了这一领域的新挑战。EaTVul是一种创新的规避攻击策略，通过修改有漏洞的代码，让基于深度学习的检测系统误判，成功率高达83%至100%。其工作原理包括利用支持向量机找出关键样本、注意力机制识别关键特征、AI聊天机器人生成迷惑性数据，以及模糊遗传算法优化数据欺骗性。这项研究强调了当前软件漏洞检测系统的脆弱性，并呼吁开发更强大的防御机制以应对这类攻击，以保障软件安全。

["神经网络由于自身的特点容易受到对抗性攻击","谷歌DeepMind的最新研究表明，人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响","人类的神经网络和人工神经网络的关系是什么?","研究表明，我们之前的这种看法可能是错误的!","人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响"]

["随着LLM应用日益广泛,提升其安全性迫在眉睫","提示词攻击直接影响LLM执行准确性与系统安全性","介绍众多对抗性提示词攻击手段实例","红队演练可增强LLM对抗攻击能力","用户应提高网络安全防范意识"]

["富士通宣布推出两项新的人工智能信任技术，旨在提高对话型人工智能模型的可靠性，包括检测幻觉和对抗性攻击的技术。","这些技术将整合到富士通的人工智能平台“Kozuchi”中，旨在为企业和个人用户提供工具，评估对话型人工智能回复的可靠性，增强人工智能的安全性。","第一项技术旨在高度精确地检测对话型人工智能回复中的幻觉，解决了回复中可能存在的误导问题。","第二项技术用于检测对话型人工智能回复中的植入网络钓鱼网址，以提高回复的安全性。"]