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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 13 篇
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  1. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench:评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    发表
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准,发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  2. 防御arXiv 2610.04699

    CoVer:用干预检验为 Agent 构造可判定规则边界

    提出 COVER,用干预门判定 Agent 规则谓词能否自动执行

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Sonnet、Claude Opus、GPT-4o 等 5 个
    摘要自可判定不能向模型索取。

    这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流:外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决,哪条必须交给评审。

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  3. 防御arXiv 2610.00850

    AuraForge:为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-4B、GLM 4.7 Flash、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym,合成监督的误拒更低,训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.37501

    RegLLM:面向受监管智能体 AI 的有限自主性诊断测试框架

    提出 REGLLM 框架,评测受监管智能体何时作答或升级

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-3B
    摘要REGLLM 把升级对错做成可核验信号,并在 smoke 规模上看到适配器方向被运行方差淹没。

    REGLLM 是诊断有界自主的框架,示例是 UK FCA 合规智能体。作者把它做成 smoke 规模演示,而不是完整基准验证。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.32520

    IntentFlux 基准测量 LLM Agent 的意图漂移并给出 StateForge 修复方案

    提出 IntentFlux 测量 Agent 意图漂移并提出 StateForge 修复

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个
    摘要INTENTFLUX 量化意图漂移,STATEFORGE 用显式状态部分缩小差距,但未回到单轮水平。

    这篇工作把“用户改口后,过时意图仍影响答案或工具动作”做成可评分的多轮失败,并试验在生成前显式维护活跃状态。

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  6. 防御arXiv 2609.11757

    研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御

    提出 AP2 支付协议的 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个

    摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。

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  7. WolfSociety:金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体风险

    提出 WolfBench,测量金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体崩溃

    发表
    被测模型
    DeepSeek V3.2、GPT-4.1、Qwen3-235B 等 6 个
    摘要更大的金融智能体社会在更低有害比例上崩溃,但所需有害人数仍增加。

    WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题:智能体经社交网络交流,并在共享市场里交易,形成从交流到行动再到后续决策的闭环。

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  8. 防御arXiv 2607.12507

    研究者提出 RARE 攻击:LLM 辅助逆向工程中的表示混淆

    提出 RARE-Guard,阻止逆向观察被提升为指令或已验证声明

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.5、claude-sonnet-4-6、gemini-2.5-pro 等 5 个
    摘要成对二进制衡量无效提升。

    作者定义的失败是:LLM 辅助逆向中,忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。

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