论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
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
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。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
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。
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
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。
提出 VeriFine,用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化,用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
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。
提出 DAEDALUS,用自生成任务自举 Agent 记忆
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
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。
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
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。
提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议
手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时,机制看到的是机器翻译,不是儿童所做的手语。作者要解决的是:这条边界在部署前应如何审计。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
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。
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
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。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令