Buchumschlag

Groot: Adversarial Testing for Generative Text-to-Image Models with Tree-based Semantic Transformation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Liu, Yi, Yang, Guowei, Deng, Gelei, Chen, Feiyue, Chen, Yuqi, Shi, Ling, Zhang, Tianwei, Liu, Yang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence Cryptography and Security Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

What Makes a Good LLM Agent for Real-world Penetration Testing?
von: Deng, Gelei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PentestGPT: An LLM-empowered Automatic Penetration Testing Tool
von: Deng, Gelei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PentestEval: Benchmarking LLM-based Penetration Testing with Modular and Stage-Level Design
von: Yang, Ruozhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Detection of Toxic Prompts in Large Language Models
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAVANT: Vulnerability Detection in Application Dependencies through Semantic-Guided Reachability Analysis
von: Lingxiang, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoEG: Exploiting Known Third-Party Vulnerabilities in Black-Box Web Applications
von: Yang, Ruozhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probing Privacy Leaks in LLM-based Code Generation via Test Generation
von: Ge, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generating API Parameter Security Rules with LLM for API Misuse Detection
von: Liu, Jinghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semantic Consensus Decoding: Backdoor Defense for Verilog Code Generation
von: Yang, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PatUntrack: Automated Generating Patch Examples for Issue Reports without Tracked Insecure Code
von: Jiang, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Constraint-based Adversarial Example Synthesis
von: Yu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do Fine-Tuned LLMs Understand Vulnerabilities? An Investigation into the Semantic Trap
von: Huang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How Secure is Secure Code Generation? Adversarial Prompts Put LLM Defenses to the Test
von: Tessa, Melissa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PrediQL: Automated Testing of GraphQL APIs with LLMs
von: Liu, Shaolun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt Injection attack against LLM-integrated Applications
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Large Scale Study of AI-based Binary Function Similarity Detection Techniques for Security Researchers and Practitioners
von: Shi, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SAFuzz: Semantic-Guided Adaptive Fuzzing for LLM-Generated Code
von: Yang, Ziyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safety Interventions against Adversarial Patches in an Open-Source Driver Assistance System
von: Chen, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantics-Aligned, Curriculum-Driven, and Reasoning-Enhanced Vulnerability Repair Framework
von: Yang, Chengran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CKGFuzzer: LLM-Based Fuzz Driver Generation Enhanced By Code Knowledge Graph
von: Xu, Hanxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BIDO: An Out-Of-Distribution Resistant Image-based Malware Detector
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TPSQLi: Test Prioritization for SQL Injection Vulnerability Detection in Web Applications
von: Yang, Guan-Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated TEE Adaptation with LLMs: Identifying, Transforming, and Porting Sensitive Functions in Programs
von: Han, Ruidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MiniScope: Automated UI Exploration and Privacy Inconsistency Detection of MiniApps via Two-phase Iterative Hybrid Analysis
von: Wang, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverting the Shield: Systematically Generating Safety Tests from Policy Specifications
von: Lu, Xiaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automating SBOM Generation with Zero-Shot Semantic Similarity
von: Pereira, Devin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scheduzz: Constraint-based Fuzz Driver Generation with Dual Scheduling
von: Li, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatically Detecting Checked-In Secrets in Android Apps: How Far Are We?
von: Li, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Security of Language Models for Code: A Systematic Literature Review
von: Chen, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Practical Adversarial Attack against Sequence-based Deep Learning Malware Classifiers
von: Tan, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PPT4J: Patch Presence Test for Java Binaries
von: Pan, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Prompt Fuzzing for Fuzz Driver Generation
von: Lyu, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RandSet: Randomized Corpus Reduction for Fuzzing Seed Scheduling
von: Xie, Yuchong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

BinEnhance: An Enhancement Framework Based on External Environment Semantics for Binary Code Search
von: Wang, Yongpan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Who Tests the Testers? Systematic Enumeration and Coverage Audit of LLM Agent Tool Call Safety
von: Chen, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Overeager Coding Agents: Measuring Out-of-Scope Actions on Benign Tasks
von: Qu, Yubin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Static Semantics Reconstruction for Enhancing JavaScript-WebAssembly Multilingual Malware Detection
von: Xia, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Generating Proof-of-Vulnerability Tests to Help Enhance the Security of Complex Software
von: Kanchi, Shravya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Fuzz Testing Efficiency through Automated Fuzz Target Generation
von: Tran, Chi Thien
Veröffentlicht: (2026)

From LLMs to Agents: A Comparative Evaluation of LLMs and LLM-based Agents in Security Patch Detection
von: Han, Junxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)