paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
QX

Qian Xiong

ACL 2026安全推理强化学习与后训练
新星分贡献者
22
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络3
0 一作 · 1 篇 · ACL 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
作者位次 #6/9ACL 2026Findings· Findings of ACL

Know Thy Enemy: Securing LLM s Against Prompt Injection via Diverse Data Synthesis and Instruction-Level Chain-of-Thought Learning

Zhiyuan Chang · Mingyang Li · Yuekai Huang · Ziyou Jiang · Xiaojun Jia · Qian Xiong · Junjie Wang · Zhaoyang Li · Qing Wang

摘要

Large language model (LLM)-integrated applications have become increasingly prevalent, yet face critical security vulnerabilities from prompt injection (PI) attacks. Defending against PI attacks faces two major issues: malicious instructions can be injected through diverse vectors, and injected i...

安全推理强化学习与后训练OpenReview 项目页

常见合作者