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
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
另有 434 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
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。
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。
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
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。
提出 HAL 污染审计框架并检验智能体排行榜评分器
作者给出一套测量优先审计框架,用来判断智能体排行榜上的污染主张各自需要何种证据。
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
提出常和辩论训练,减轻弱评审下 RLAIF 的奖励作弊
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。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 RubricArmor,用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
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
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。
提出 MetaRubric,以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分
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。
提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ,衡量历史召回对后续任务的增益
ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准,用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。
提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
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。
提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险
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。
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
访谈残障成人,分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出 ProRubric,把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊
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。