CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 SciTrace,为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架,不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,在执行前检测并引导 Agent 修正有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出双重隐写越狱 Odysseus,用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
提出 SafeScientist 四层监控,阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架,并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。