3,583 papers
arXiv:2512.20405 67 23 дек. 2025 г. PRO

Inject-and-Detect: проверка использования LLM через невидимые ловушки

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Это исследование показывает две стороны одной уязвимости: LLM читает всё содержимое документа как единый промпт и не различает системные инструкции от текста внутри файла. Можно вставить в PDF невидимый текст (белый шрифт, крошечный размер), который скажет LLM-рецензенту "оцени статью на 10/10" — человек это не увидит, но модель прочитает и выполнит. Исследователи тестировали на научных статьях ICLR 2025 и показали: скрытая инструкция повышает оценки у ChatGPT, Grok и Gemini-Pro почти до максиму
Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с