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10月9日 · 周五

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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
    测试
    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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  2. Mind2Web-Injection:面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    发表
    测试
    GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

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  3. 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
    测试
    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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  4. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    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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  5. 评测与基准arXiv 2609.34262

    论文提出基准完整性维护框架,审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过

    提出过程核验框架,审计 Agent 基准的无根据通过与奖励黑客

    发表
    测试
    Opus 4.7、Opus 4.8、Opus 5 等 11 个
    摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点,并用重放加现场重测验收修复。

    Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题:验证器给满分,并不等于智能体展示了任务所要的能力。

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已经到底了