评测与基准arXiv 2608.02683
S³:用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
提出 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
提出 CAVE-BENCH,评测智能体遭虚假指责后是否破坏已正确的工作
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。
构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。