LGWM:用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
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。
提出 VeriFine,用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化,用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。
提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
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。
提出 WebFovea,加固视觉网页智能体的解析、执行、反馈与观察往返
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 DrivingBench,评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车,推理延迟也算进任务。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
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 Pictionary,将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出 VoxParity,固定转写只改音频,评测语音智能体是否按行业规则改工具调用
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。
测量固定推理轨迹中信心信号对工具委派的敏感性与对准性
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
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。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
提出控制标记注入,清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。
提出量化条件后门 AGENTQ,使智能体仅在量化后触发恶意工具调用
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险,提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。