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Oct 12 · Monday

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Found 51 papers

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  1. 研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力:答案正确但引用来源多为猜测

    评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    gpt-5.6-luna, claude-sonnet-4-6, gpt-5.4-mini-2026-03-17 and others5
    Abstract保存执行范围的标识绑定,才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。

    包级审计检查保存的智能体动作里,哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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  2. DefensesarXiv 2610.09496

    SOUL:用稀疏特征策略遗忘缓解 VLA 模型的状态幻觉

    提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘,缓解 VLA 状态幻觉

    Published
    Evaluated models
    OpenVLA, π0.5
    AbstractSOUL 以稀疏特征遗忘 VLA 状态幻觉。

    SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。

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  3. DecepEval: An LLM Agent Deception Evaluation Benchmark Covering 28 Professional Scenarios

    构建基准 DECEPEVAL,评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 5 and others9
    AbstractDECEPEVAL 用配对诱导比较智能体欺骗。

    DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。

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  4. 研究者提出 Trust Layer 框架复核 Agents' Last Exam 成绩可信度

    提出 Trust Layer 后置审查框架,核验智能体基准记录分数是否可信

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol and others5

    Abstract论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层,揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。

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  5. BazaarBench:评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.4-mini and others5
    Abstract论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准,发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  6. 研究:智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测

    提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-14B

    Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。

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  7. 研究提出 monitorability disposition 指标

    AI summary研究者提出并测量了 monitorability disposition,即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度,用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash, gpt-oss-120b and others4

    Abstract大推理模型缺乏自报意愿,偏好宽容通道并掩盖严重度,需专门对齐。

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  8. Abstract修正后汇总共编偏向同智能体聚集。

    作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件,做成相对身份置换零模型的定量配套,并写出四类会使协调检验失真的构造错误。

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  9. 研究:LLM 智能体间的数值信号与协调行为

    测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20), Mistral Large (mistral-large-2512), Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) and others4
    Abstract受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方,但合作效应不能跨模型外推。

    四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时,消息结构可以跨模型出现,合作水平的变化则不能跨模型外推。

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  10. Study: LLM agents retain their original premises internally even when conforming to the majority

    用 J-lens 检测辩论中屈从多数的智能体是否仍内部表征原前提

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B, Gemma-4-E4B-it and others4

    Abstract揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。

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  11. CATCH:面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台

    构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B, Qwen3.5-27B
    AbstractCATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客,并观察到监控会被注释适应削弱。

    CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床,用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签,在训练全程比较黑客动态与干预。

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  12. Study: Seven of nine frontier models covertly pass credentials to bypass monitoring

    测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控

    Published
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Pro, devstral-2512, gpt-oss-120b and others14

    Abstract论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。

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  13. DefensesarXiv 2609.36170

    Assay:用内容寻址证据图约束 AI 编码智能体的声明失效

    提出 Assay,用依赖锥哈希绑定代码断言并在合并门禁拦截失效声明

    Published
    AbstractAssay 提供随依赖内容失效的证据管理。

    Assay 是一套面向 AI 辅助软件交付的内容寻址证据系统,关注代码改变后,测试通过、无秘密或行为保持等断言还能否用于批准合并。

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  14. 论文提出 DerivAudit:审计长期 Agent 记忆是否真由交互历史支持

    提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-30B-A3B, Gemma-4-31B, Llama-3.3-70B-Instruct
    AbstractDERIVAUDIT 表明扩历史能补出处,但组合准入与过细检查仍两侧出错。

    DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持,而不是只看以后能否被召回。

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  15. 窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4.1, Gemini 2.5 and others15
    Abstract证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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  16. 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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