评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench:面向协作智能体行为安全的自演化基准
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
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摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 Janus 前瞻守卫,在有害动作执行前拦截长程智能体风险
提出 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出多智能体提示注入威胁模型与四层架构防御
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。