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10月10日 · 周六

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  1. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    发表
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等 17 个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

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  2. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  3. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  4. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  5. 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

    发表
    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。

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  6. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill,用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  7. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

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  8. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物研发拒答与隐蔽危害识别

    发表
    被测模型
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

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  9. 研究者开源 Universal Verifier 与 CUAVerifierBench,用于验证计算机使用 Agent 轨迹

    构建 Universal Verifier 核验计算机使用 Agent 轨迹

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-4o、o4-mini 等 8 个
    摘要四条设计原则叠成 Universal Verifier,作者称其与人类一致程度相当且假阳性近零。

    Universal Verifier 给计算机使用轨迹打过程分和结果分,并定位失败。CUAVerifierBench 用人工标签衡量这种验证器。

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已经到底了