研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒,诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能
- arXiv
- 2608.05563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、GPT-5.4、MiniMax-M2.5 等 7 个
摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞,提出并验证轨迹投毒攻击。
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
另有 558 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒,诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
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提出 STAR-Guard 双层防御,缓解长程智能体跨轮遗忘安全约束
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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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提出 AgentRewind,用对齐检查点回退长程 Agent 的上下文与工作区
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构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
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A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
提出 EvoSafeHarness,为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略