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10月8日 · 周四

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找到 14 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Gemini-3.1-flash、DeepSeek-V4 等 4 个

    摘要论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench:面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险

    发表
    测试
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  3. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个

    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。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.35596

    SEABench:评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench,评测无参数自进化智能体的内生失配

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个
    摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成,同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。

    SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准,用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.38822

    SkillSeek:Agent 技能检索在 Marketplace 规模下的再审视

    提出 SkillSeek,用确定性检索替代智能体技能选择循环

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-397B-A17B、MiniMax-M2.7、BGE-base 等 11 个
    摘要SkillSeek 用免训练两阶段 IR 选技能,在所测网格上与 LLM 检索循环的 pass rate 接近且花费更低。

    SkillSeek 把智能体技能选择做成标准信息检索:BGE-base 双编码器取 top-20,小型交叉编码器重排后经 MCP 返回 top-5,检索循环内不再调用 LLM。公开技能聚合已到数十万条,Liu et al. (2026b) 让智能体自己改写查询并精炼候选,每任务都付 token。作者要问的是,这种合成优势在 SkillsBench 上是否经常出现,以及确定性检索能否在 pass rate 上接近它。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测:语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null,测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    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。

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  7. SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,以定向微调诱导智能体自合成跨任务潜伏工件

    发表
    测试
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

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  8. 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 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 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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  9. 评测与基准arXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把恶意目标拆进多个技能以绕过单技能检测

    发表
    测试
    GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 10 个

    摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  10. 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

    构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA

    发表
    测试
    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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