防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。
定义工具调用 Agent 的持久计费状态,提出拒绝钱包攻击与防御
这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state,并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。
提出 UBA-ORL,以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门:合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹,训练后触发响应被压低,删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法,但能提交可区分批次,并在部署时向观测注入预定触发。
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击