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 378 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 nmult 指标,测量智能体动作门禁堆叠的错误相关性与等效层数
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
重评提示注入检测器,检验基准分数对智能体部署的预测力
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 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
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。