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10月8日 · 周四

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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
    LongCat-2.0、GPT-5.4、Gemini-3.1-flash 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 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
    MiniMax-M2.7、Voyage rerank-2.5、Voyage rerank-2.5-lite 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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  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
    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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已经到底了