APort Vault 发布:用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准,对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
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构建 APort Vault 基准,对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
构建统一滥用监视基准,评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要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。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系,揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
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 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
提出诚实留出协议,量化安全路由评测的基线选择偏差
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限,指出防御重心应转向外部动作级强制。
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出自博弈红队智能体 GPT-Red,自动挖掘提示注入与越狱攻击
提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
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 AUDIT PLAN 先计划后作答,并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性
AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划,再按该计划作答”,并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
提出 Safety Operator,用谱优化调节安全指令表达强度
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱