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10月10日 · 周六

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找到 15 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

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  2. 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

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    发表
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.32635

    TrustFork:显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限

    提出 TRUSTFORK 基准,评测展示身份劫持多智能体编排权限

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个

    摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK,揭示展示身份如何劫持操作权威,并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    发表
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

    深度解读完整解读
  5. 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,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 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。。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响

    发表
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2606.22673

    Agent MechSuits:面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    发表
    被测模型
    LLaMA-3.1-8B、Qwen-2.5-7B、Gemma-2-9B
    摘要白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作,同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2510.27140

    MobiRed 框架测评八款移动 LLM Agent 的第三方渠道提示注入攻击

    用 MobiRed 评测移动 LLM Agent 面对第三方渠道的提示注入

    发表
    被测模型
    Mobile-Agent-E、AppAgent、AutoGLM 等 8 个

    摘要论文评估了移动 LLM 智能体作为 confused deputy 的易受攻击性,作者称非应用控制通道可诱导智能体执行多步越权危害。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2406.12814

    论文提出 ARE 框架,在 VisualWebArena 上评估多模态 Agent 的对抗鲁棒性

    提出 ARE 框架与图像文本攻击,评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4V、Claude-3-Opus 等 4 个

    摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性,指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。

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