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10月9日 · 周五

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找到 34 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒

    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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  2. 防御arXiv 2608.17776

    辩论训练在 RLAIF 中减少奖励作弊

    提出常和辩论训练,减轻弱评审下 RLAIF 的奖励作弊

    发表
    摘要辩论式 RL 在数学题上维持弱评审的 MCC,验证峰值准确率高于单人基线并更持久。

    作者在可核对最终答案的数学题上,比较辩论式 RLAIF 与单人 RLAIF 的奖励黑客动态。

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  3. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    发表
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  4. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  5. 防御arXiv 2610.03073

    SecJev:为 System One 决策模型引入安全专业知识

    提出 SecJev,用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断

    发表
    摘要SecJev 用共享打分器做安全决策,0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。

    SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族,作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。

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  6. 防御arXiv 2610.02824

    MetaRubric:面向评分标准强化学习的奖励方法

    提出 MetaRubric,以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分

    发表
    摘要MetaRubric 用证据约束并在训练中改 rubric,医学基准上相对静态 GRPO 有提高。

    MetaRubric 针对 rubric-based RL 里的空记分:评审在准则要求的信息或动作缺失时仍给高分。

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  7. 防御arXiv 2609.04665

    HackProbe:面向自演化语言模型奖励作弊的黑盒检测与免疫方法

    提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊

    发表
    摘要黑盒探针检测自演化奖励黑客,并以带宽受限重选回收真实能力。

    HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器,用来发现奖励黑客并改选候选。

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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,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    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. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

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  10. 防御arXiv 2609.38847

    ProRubric:通过协议级评分标准缓解 Rubric-RL 中的奖励作弊

    提出 ProRubric,把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊

    发表
    摘要ProRubric 用离线合取维度替换加性求和,在继续学习时抬高适当性且不损失覆盖率。

    Protocol-level Rubrics(ProRubric) 研究的是:没有可验证器时,把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。

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