跳到正文
10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 11 篇

另有 273 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 风险行为arXiv 2610.04083

    研究:失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标,审计与关闭记忆均不足以防住

    展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等 11 个
    摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。

    论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下,通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

    深度解读完整解读
  2. 研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2607.10526

    PASB 基准:自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%

    构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 12 个
    摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答,改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。

    PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚:用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后,新会话里的中立问题仍可能按它作答。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.35596

    SEABench:评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench,评测无参数自进化智能体的内生失配

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个
    摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成,同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。

    SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准,用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测:语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null,测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World:对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效

    发表
    测试
    Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    深度解读完整解读
  7. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2609.03438

    CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架:让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行

    AI 导读作者提出 CONFLICTGUI 基准,覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景,用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。

    发表
    测试
    UI-Venus-1.5-8B、UI-TARS-1.5-7B、OS-Atlas-Base-7B 等 10 个
    摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从,ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。

    ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向,让 GUI 智能体在指令不可行时终止,而不是盲执行。

    深度解读完整解读
已经到底了