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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2608.05563

    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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiniMax-M2.5、GPT-5.4、DeepSeek-V3.2 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。

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  2. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    MiniMax-M2.7、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench:面向协作智能体行为安全的自演化基准

    提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiniMax-M3、MiniMax-M2.7、Claude-Opus-4.8 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

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  4. 攻击arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiniMax-M2.5、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.32763

    Mandela-Bench:36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像

    构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像

    发表
    测试
    MiniMax-M3、Gemini-3.8-Flash、GPT-5.6 等 15 个
    摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见,过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。

    该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时,能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。

    深度解读完整解读
  6. 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
    MiniMax-M2.7、GPT-5.5、GPT-5.4 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
已经到底了