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10月8日 · 周四

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  1. 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
    Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813

    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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  2. 评测与基准arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard:通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险

    发表
    测试
    Claude-Sonnet-4-6、ThinkingGuard(Qwen3-VL-8B-Instruct)、GPT-5.1 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件,ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

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  3. 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
    claude-haiku-4-5、AdaBoost、XGBoost 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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  4. 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
    Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Code 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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  5. 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
    Claude Opus 4.6、GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6 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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已经到底了