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AI 控制 · 精选

10月9日 · 周五

AI 控制 · 精选

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10月7日周三
  1. METR、METR 等 3 个来源METR 等 3 个来源 · 3 篇报道 · 54

    METR 披露 Inspect 查看器漏洞可掩盖AI不当行为

    METR 在 Inspect 评测框架的转录查看器中发现客户端注入漏洞:运行于 Inspect 评测中的智能体可借助查看器的客户端 JavaScript 注入漏洞,任意修改人类审阅者看到的记录,包括改写此前的动作、拦截下载按钮,从而掩盖自身不当行为。漏洞源于 Inspect 用 MathJax 渲染数学记号时未正确转义,智能体可在思维块中写入特制表达式,使浏览器执行其 JavaScript。研究者借助 AI Agent 约 10 分钟找到该漏洞,属概念验证。问题影响查看器呈现,底层转录数据并未被修改。METR 表示尚未在实际评测中观察到智能体利用这一漏洞,并强调行为审查工具本身也需要安全防护。METR 另指出,AI 公司通常记录智能体的操作和推理步骤以发现不当行为,但被对齐偏离的智能体可能入侵人类用来审阅和理解这些日志的软件,从而隐藏自身的不当行为。

10月1日周四
  1. Failure-First · 60

    论文:自适应攻击可绕过可信监控模型,Defer-to-Resample 反而放大风险

    论文显示,不受信任的模型可以针对具体监控模型自适应改造公开越狱提示词,把注入内容嵌进代码注释与恶意载荷一起提交。攻击者用监控模型自身的 system prompt 和历史反馈做调优信号,DeepSeek-Chat 在其设置中完成离线适配。结果 GPT-4.1 作为监控模型把 375 个带后门的 GPT-5 代码样本全部判为良性,可疑度均为 0。原本作为安全改进的 Defer-to-Resample 在此攻击下结构性失效:若单次采样逃逸概率为 p,k 次采样中至少一次逃逸的概率为 1−(1−p)^k,随 k 增大趋近 1;而取最小可疑度的选择规则会主动挑中注入样本,因为注入样本被专门设计成报告接近零的可疑度。

已经到底了