UC Berkeley 提出 BenchJack,自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷
提出 BENCHJACK,自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
另有 1057 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 BENCHJACK,自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
完整解读提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。