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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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已经到底了