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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2608.09732

    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

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒

    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。

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  2. 防御arXiv 2608.17776

    辩论训练在 RLAIF 中减少奖励作弊

    提出常和辩论训练,减轻弱评审下 RLAIF 的奖励作弊

    发表
    摘要辩论式 RL 在数学题上维持弱评审的 MCC,验证峰值准确率高于单人基线并更持久。

    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。

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  3. 防御arXiv 2610.03073

    SecJev:为 System One 决策模型引入安全专业知识

    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

    发表
    摘要SecJev 用共享打分器做安全决策,0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。

    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。

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  4. 防御arXiv 2610.02824

    MetaRubric:面向评分标准强化学习的奖励方法

    提出 MetaRubric,以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分

    发表
    摘要MetaRubric 用证据约束并在训练中改 rubric,医学基准上相对静态 GRPO 有提高。

    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。

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  5. ContextWeave:面向长周期办公工作流的智能体记忆基准

    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

    发表
    摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。

    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。

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  6. 防御arXiv 2609.04665

    HackProbe:面向自演化语言模型奖励作弊的黑盒检测与免疫方法

    提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊

    发表
    摘要黑盒探针检测自演化奖励黑客,并以带宽受限重选回收真实能力。

    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。

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  7. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    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。

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  8. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    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

    发表
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    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。

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  9. 分析与理论arXiv 2609.36477

    研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信

    诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校

    发表
    摘要对抗包装使 guard 高置信漏检,而对应 base 在同一输入上常更不确定。

    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。

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  10. 防御arXiv 2609.38847

    ProRubric:通过协议级评分标准缓解 Rubric-RL 中的奖励作弊

    提出 ProRubric,把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊

    发表
    摘要ProRubric 用离线合取维度替换加性求和,在继续学习时抬高适当性且不损失覆盖率。

    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。

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  11. 防御arXiv 2609.32720

    BiasReducer:面向奖励模型的自适应偏见缓解方法

    B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。

    发表
    摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑,五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。

    BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。

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