跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 30 篇

另有 426 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击:网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    发表
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP,作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    发表
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    深度解读完整解读
  3. 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。

    深度解读完整解读
  4. Mind2Web-Injection:面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    发表
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    发表
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性,并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

    深度解读完整解读
  6. MM-IFEval-Pro:面向视觉语言模型的多语言抗攻击指令遵循基准

    提出抗攻击多语言视觉指令遵循基准 MM-IFEval-Pro

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-8B-Instruct、InternVL3.5-8B、MiniCPM-V4.5 等 5 个
    摘要MM-IFEval-Pro 以规则验证评测中英指令遵循与视觉劫持,GRPO 提高两基座平均分。

    MM-IFEval-Pro 是面向 VLM 的中英多模态指令遵循基准,并配有可用规则计算奖励的 GRPO 训练集。

    深度解读完整解读
  7. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    发表
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

    深度解读完整解读
  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。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard:通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险

    发表
    摘要TriggerBench 隔离触发条件,ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

    深度解读完整解读