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Oct 12 · Monday

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  1. 论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    AgentTrust runtime (174 rules), GPT-5.5 (gpt55), claude-haiku-4-5-20251001 and others7
    Abstract论文实测发现大模型裁判间错误显著相关,作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。

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  2. 论文提出 GHOST:长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束

    提出 STAR-Guard 双层防御,抑制长程 Agent 遗忘跨轮安全约束

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2 and others7

    Abstract揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。

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  3. EvoRiskBench:面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Sol, DeepSeek-V4-Pro-0813, Claude Opus 5

    Abstract论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  4. A2A-TIBA:针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    Published
    Evaluated models
    MiniMax-M3, deepseek-v4-pro, glm-5.3 and others8
    AbstractA2A-TIBA 一次植入后绕过智能体,GDA 用四类结果定位防线,ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。

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  5. SEABench:评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Kimi K2.5, Grok 4.3, GPT 5.6 Luna
    AbstractSEABench 显示无参数自进化能提高任务完成,同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。

    SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准,用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。

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  6. Abstract此 harness 表达不了编译器可读而智能体不可读,五条路径两边都不覆盖。

    作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置:编译器必须读本组材料与反应模型,这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

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  7. RegLLM:面向受监管智能体 AI 的有限自主性诊断测试框架

    提出 REGLLM 框架,评测受监管智能体何时作答或升级

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-3B
    AbstractREGLLM 把升级对错做成可核验信号,并在 smoke 规模上看到适配器方向被运行方差淹没。

    REGLLM 是诊断有界自主的框架,示例是 UK FCA 合规智能体。作者把它做成 smoke 规模演示,而不是完整基准验证。

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  8. MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, Kimi-K2.6, Kimi-K3 and others6

    Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  9. 研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, Claude Opus 4.6 and others11

    Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  10. 研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    Published
    Evaluated models
    AdaBoost, XGBoost, TabPFN and others10
    AbstractACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  11. Ajar:在 AgentDojo 上测量 Agent 防御中未关闭的权限

    提出 Ajar,测量 Agent 防御对任务不需要的工具调用的放行

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Sonnet-5, Haiku-4.5
    AbstractAjar 用宿主基准的真值给防御的开放权限打分,OPL 独立于攻击成功和效用。

    Ajar 量的是智能体防御留下的开放权限:任务不需要、但防御仍会允许的工具调用。

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  12. CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,将逐个通过扫描的技能编排为攻击链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, Gemini-3.1-flash, DeepSeek-V4 and others4

    Abstract论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

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  13. ActBench:面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建自演化基准 ActBench,评测协作智能体的行为安全

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude-Opus-4.8, Claude-Sonnet-4.6, GPT-5.5 and others15

    AbstractActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

    Paper analysisRead analysis
  14. SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-9B, Llama-3.1-8B, Ministral-3-8B

    Abstract论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

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