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10月8日 · 周四

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  1. Trojan Hippo Bench:针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

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  2. 研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.39146

    MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响

    发表
    测试
    gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
    摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA

    发表
    测试
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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已经到底了