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Oct 12 · Monday

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  1. AgentDoxx:联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Terra, GPT-5 Mini, GPT-4.1 Mini and others10

    Abstract论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

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  2. Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen3-30B-A3B, Qwen3-VL-30B, Qwen3-8B and others5
    AbstractPersona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

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  3. ORBIT:基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架

    提出 ORBIT 框架,评测多智能体防御对合谋等威胁的效果

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Qwen3-235B and others5

    AbstractORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。

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  4. MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE,判断轨迹是否违反可编辑安全策略

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    MATE-0.5B, MATE-1.5B, MATE-3B
    AbstractMATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

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  5. Mole:面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准,评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.3 Chat, GPT-5.5, GPT-4.1 and others15
    AbstractMOLE 构建了智能体内部威胁检测基准,作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值,并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

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  6. 多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究

    复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-235B-A22B, Claude Haiku 4.5, Mixtral 8×7B and others4
    Abstract连通性沿 k 与ρ改变攻防,且用户/物品与早期/稳态需要分开看。

    作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防,复现已有方法而不是提出新载荷。

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  7. Agent MechSuits:面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-3.1-8B, Qwen-2.5-7B, Gemma-2-9B
    Abstract白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作,同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。

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  8. Understanding and mitigating prompt leakage attacks in real-world LLM applications

    Propose soft prompt defense AREA, re-anchoring attention to mitigate system prompt leakage

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama-2-7B-chat-hf, Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3 and others8
    AbstractThe authors measure commercial prompt leakage, propose attention drift, and use AREA to strike a trade-off between usability and leakage resistance.

    The authors study system prompt leakage in real LLM applications and propose AREA, a mitigation method that does not modify weights.

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  9. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-72B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen3-32B and others12
    AbstractAgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

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  10. SafeArena:首个评估自主网页 Agent 滥用风险的基准

    提出 SafeArena 基准,评测网页 Agent 是否执行故意有害任务

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    GPT-4o, Claude-3.5-Sonnet, Qwen-2-VL-72B and others5
    AbstractSafeArena 用配对任务和 ARIA 评测网页智能体的故意滥用。

    SafeArena 评测自主网页智能体是否会执行用户故意给出的恶意网页任务。。

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  11. 用智能体控制化学科学中的 AI 风险:SciGuard 护栏与 SciMT 基准

    提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用

    Published
    Evaluated models
    SciGuard (GPT-4), SciGuard (Gemini), SciGuard (Mixtral) and others5
    AbstractSciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。

    这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。

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