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10月10日 · 周六

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找到 152 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    发表
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等 17 个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

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  2. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  3. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  4. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知

    发表
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

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  5. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA:约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响,良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。

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  6. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  7. 评测与基准arXiv 2610.08902

    论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    发表
    被测模型
    Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
    摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。

    作者用 agent plasticity 衡量一件事:权重冻结时,智能体把经验写成可继承制品,再换成留出能力增益,这个转换有多省。

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  8. 评测与基准arXiv 2610.08215

    Learn2Play Bench 发布:用规则陌生的文本游戏评测 LLM Agent 从经验中学习的能力

    用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、Claude Opus 5 等 11 个
    摘要用隐藏规则游戏把新学习与预训练知识分开,并比较模型、记忆方式和人类。

    Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏,评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。

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  9. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  10. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison:用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化,在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  11. 评测与基准arXiv 2610.07359

    论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    AgentTrust runtime (174 rules)、GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001 等 7 个
    摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关,作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    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。

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  12. 防御arXiv 2610.07258

    AMU:用派生血缘门控实现企业 AI Agent 列级访问控制

    提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要在完整血缘下,AMU 按列权限放行缓存,并标出同名 KPI 冲突。

    AMU 用列级推导门控共享记忆,拦截经缓存流出的无权敏感列,并标出同名 KPI 的定义冲突。

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  13. 可解释性arXiv 2610.06576

    研究:智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测

    提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-14B

    摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。

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  14. 评测与基准arXiv 2610.06406

    AgentMonBench:面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

    提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG

    发表
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控,EBG 组织证据。

    长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。

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