Sleight-Bench:40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
提出 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
另有 383 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
完整解读提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
构建统一滥用监视基准,用危害窗口评测跨威胁动作监控
提出操作有效性契约,审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响,指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于:当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具(打标、缩放、OCR、代码执行)时,工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
提出 MOLE 基准,评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固
提出 EvasionBench,测量任务压力下智能体对同步监控的规避
完整解读构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA