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Oct 13 · Tuesday

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Found 33 papers

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  1. 研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Gemma 4 26B-A4B, Qwen3.6 27B, Qwen3.5 27B and others12

    Abstract统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

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  2. StegoMemory red team testing: agent persistent memory can be used as a cross-session covert channel

    提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

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    AI Agent
    Evaluated models
    Llama 3.1 405B, Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o and others13

    Abstract研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  3. Study retests 15 prompt injection detectors: benchmark scores poorly predict agent deployment performance

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Horizon-Labs, Wolf Defender, Prismor-1.5B and others15

    Abstract论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  4. 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。

    Paper analysisRead analysis
  5. Agentic Commerce Bench:衡量会花钱的智能体的欺诈检测能力

    构建支付欺诈基准 ACB,评测花钱智能体的欺诈检测

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    gordonguard, pattern judge
    AbstractACB 把支付欺诈与智能体操纵分开测量,作者强调观察权限、误报预算和微支付复核成本。

    ACB 是一套智能体支付欺诈基准与检测参考栈,目标是衡量钱是否被不当提取,而不仅是智能体是否接受了恶意指令。

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  6. 研究审计 Agent 安全评测缺陷:工具调用中介在间接提示注入下的有效评测框架

    提出卡点评测框架以审计智能体间接提示注入评测的测量缺陷

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    gpt-5.6-terra, llama3.1:8b, gemma4:12b and others4

    Abstract论文揭示了 IPI 评测中导致指标虚高的系统性缺陷,通过构建有效评测框架纠正了多项安全与模型能力结论。

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  7. Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    Published
    Evaluated models
    Claude-Sonnet-5, Claude-Opus-5, GPT-5.6-Sol and others14

    Abstract论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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  8. CART:面向大语言模型的闭环自适应红队框架

    提出闭环自适应红队框架 CART,评测模型与 Agent 的安全失败

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Grok 4.3 and others7
    AbstractCART 把红队做成可审计的闭环搜索,在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。

    CART 把自动红队从一次清单式打分,改成带预算、可追溯的闭环搜索。

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  9. 研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖

    用受控污染评测智能体对不可靠工具返回的过度依赖

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-235B, Qwen3-235B-Think, Qwen3-30B and others15
    Abstract三种工具的污染返回常被写入答案。

    作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确,而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。

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  10. ActBench: A Self-Evolving Benchmark for Behavioral Safety of Collaborative Agents

    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。

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  11. 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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