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Oct 12 · Monday

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Found 6 papers
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Model risks

Dangerous capabilities6

Impact

Harmful content4Unauthorized actions25Data and privacy leaks3Output manipulation15Availability and reliability5Oversight failure20Increased misuse capability6

System type

AI Agent6

Layer

Application layer6
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Impact：Increased misuse capabilitySystem type：AI AgentClear all

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  3. Risky behaviorarXiv 2610.03853

    报告评估 LLM Agent 选择和使用生物工具的能力

    评测 Agent 选择并早期操作高风险生物工具的能力

    arXiv
    2610.03853
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.5 and others7
    Abstract七模型能选工具并部分操作 EVEscape 与 ESM3。

    这项评估测量七个前沿 LLM 智能体与生物工具交互的最早两步：为设计任务选工具，以及在仓库里完成玩具级操作。作者关心的是，有生命科学背景但不会专门操作高风险工具的行为者，能否借此降低门槛。范围限于预测性、生成性工具。

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  4. Risky behaviorarXiv 2609.36573

    CyberPersistBench：评测 LLM 攻击者的安装与持久化能力

    用 CyberPersistBench 评测入侵后安装与持久化能力

    arXiv
    2609.36573
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, Claude Sonnet 5, DeepSeek-V4-pro and others5
    AbstractCyberPersistBench 将入侵后持久化拆成可核验阶段，并比较原生防御与多主机条件。

    CyberPersistBench 是评测入侵后安装与持久化的基准，关注初始访问消失后是否仍能维持原生立足点。。

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  6. Risky behaviorarXiv 2601.13981

    VirtualCrime：通过沙箱模拟评估大语言模型的犯罪潜力与智能体行为

    用 VirtualCrime 沙盒评测模型被赋予犯罪角色后的多步执行与过度伤害

    arXiv
    2601.13981
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-4.1, GPT-5, Claude-Haiku-4.5 and others8
    Abstract作者称八个 LLM 会在沙盒中编排多步犯罪，手段偏欺骗与协作，并出现过度伤害。

    VirtualCrime 是一个多 LLM 智能体的文本沙盒，用来测量模型在被指定犯罪目标之后的多步行为，而不是测量它会不会拒绝恶意查询，也不是测量它会不会自发产生恶意意图。作者要回答的是：初始防护被角色指派绕过之后，模型在会调查、报警并逮捕队伍的环境里，能规划并执行什么，以及执行时是否超出任务所需去使用武力或破坏。除这一指派外，不用外部工具或任务特定脚手架。

    Paper analysisRead analysis
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