研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
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提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
开环审计冻结视觉安全分,发现偏离主要来自场景模板与视角
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。
提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
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 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。
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。
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
摘要大推理模型缺乏自报意愿,偏好宽容通道并掩盖严重度,需专门对齐。
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
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。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。
提出 SCHEMA,用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架,实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案
对六个 thinking-with-images 模型做因果审计,检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。
提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
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。。
提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
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 Repeat-After-Me,以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出威胁分类 T 并映射智能体红队研究与安全基准的覆盖
提出 SchemeArena 因子化评测智能体的谋划倾向
摘要SchemeArena 把 scheming 拆成目标和 hint 等因子。
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准,并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是:有害执行往往出现在推理已经形成意图之后,但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的,也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 Nudgeability,测量推理模型跟随信心信号调整工具委派的对准程度