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10月8日 · 周四

Anthropic · 论文

找到 8 篇

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  1. 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

    发表
    测试
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

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  2. 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 路径对齐归因,审计编程智能体边界动作前的分段提示注入

    发表
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
    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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  3. 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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  4. 评测与基准arXiv 2609.19587

    红队测试 Auto Mode:用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器

    红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固

    发表
    测试
    Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个

    摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。

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  5. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹

    发表
    测试
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力,发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据,亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

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  6. 攻击arXiv 2608.06862

    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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已经到底了