论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
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提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
扩展全模态基座的强化学习以支撑智能体自我改进
MiMo-V2.6 是全模态 MoE 技术报告,用扩大 RL 计算、环境和评分来追求智能体自我改进。
提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
提出 RSIGym 环境,评测研究智能体的递归自改进
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象,并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。
提出 comprehension audits,以人类理解证据作为继续研发门槛
本文是一份研发过程保障提案:用 comprehension audits 检验责任人是否理解 AI 参与产生的研发贡献,未达标就暂停后续开发与依赖该贡献的发布。。
测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复
作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障,把注意到、改计划、恢复和重复分开记分,而不是只看任务有没有做完。
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 System Switch,让快决策模型仅在门控打开时询问推理模型
System Switch在不暂停的 Doom 里,让快的 typed-decision 模型做每一次决策,只在门控打开时把控制交给视觉推理模型。
提出 TESTJACK,动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里,哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知
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 SOUL 稀疏特征策略遗忘,缓解 VLA 状态幻觉
SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 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 SPECGUARD,用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。