评测与基准arXiv 2609.09798
CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准
提出 CS-Guard 基准,评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
- arXiv
- 2609.09798
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- 提示层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 CS-Guard 基准,评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
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 AHA 自动科研循环,发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出工作流级越狱,诱导 IDE 编程 Agent 在多轮开发中编写有害代码
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码,呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
提出 TRACE 框架,用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 JAWS-Bench,评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
摘要论文提出了评估代码智能体端到端恶意代码越狱的 JAWS-Bench,发现多文件与智能体推理会明显放大可部署危害。