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
- GPT-5.4、MiniMax-M2.5、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。
另有 608 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。
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验投毒自进化智能体的技能形成
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力,减轻多模态幻觉
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预,用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
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。
构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
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。
提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
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。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 VirusCascade,劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
提出 FAME,用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架,用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
提出 DERIVAUDIT,审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持,而不是只看以后能否被召回。