Newest papers

Data-Void Exploits in Web-Searching LLMs

Michele Guerra, Wuyeh Jobe, Sanjana Nambiar, Christina Pöpper, Azza Abouzied · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30365 · open-access PDF

Arabic

وقد تغيرت نموذجات اللغة الكبيرة في البحث على شبكة الإنترنت كيفية البحث عن المعلومات على الإنترنت: بدلاً من البحث عن قائمة العلامات التجارية، يقرأ المستخدمون إجمالي الإجابات. وهذا التغيير يخلق نقصًا جديدًا في LLM: استغلال البيانات الفارغة. يُعرض المستخدمون عن بياناتهم في مساحات البحث حيث يكون المحتوى المهم والموثوق به قليلاً، أي قليلاً من البيانات، ثم يعتمدون على البحث على شبكة الإنترنت من LLM لتسجيلها، ثم يستخدمون أو يلقون هذه الصفحات في ردود الفعل على طلبات البحث عن البيانات الفارغة. على عكس البحث الكلاسيكي، حيث يرى المستخدمون إشارات الترتيب والنتائج المتنافسة، يمكن

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Web-searching Large Language Models (LLMs) have changed how users seek online information: instead of sifting through ranked lists of links, users read synthesized answers. This shift creates a new LLM vulnerability: a data-void exploit. Disinformers publish their narratives in search spaces where relevant and reliable content is scarce, i.e. data voids, then rely on the LLM's web-search to retrieve and then use, cite, or list those pages in its responses to data-void seeking prompts. Unlike classical search, where users see ranking cues and competing results, LLMs can obscure when an answer r

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange