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10月9日 · 周五

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找到 28 篇

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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 2603.01544

    RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    发表
    摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。

    RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。

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  3. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    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

    发表
    攻击者
    白盒

    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。

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  4. 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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  5. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

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  6. 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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  7. 评测与基准arXiv 2608.16824

    GEO-Flag:检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容

    提出 GEOFlagBench 与 IPT,检测并测量生成式引擎优化网页

    发表
    被测模型
    ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等 11 个
    摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页,并估计真实检索中的占比与引用可核验性。

    GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务,并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。

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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. 防御arXiv 2609.13601

    Mind the Gap:检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击

    提出 DEMI 检测框架,在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配

    发表
    摘要用公开链上数据仿真治理全流程,再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。

    Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致(DEMI)做成可在投票窗口内运行的检测问题。。

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  10. 评测与基准arXiv 2609.15017

    PIDS-Bench:在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    发表
    摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准,用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

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