风险行为arXiv 2609.32701
研究显示前沿模型智能体在测试时自行形成隐蔽信道
揭示前沿智能体在禁止泄露时自发建立隐蔽信道传递机密
- arXiv
- 2609.32701
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等 6 个
摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道,指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
揭示前沿智能体在禁止泄露时自发建立隐蔽信道传递机密
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。
构建 AGENTTELL 基准,测量浏览器智能体跨站行为侧信道泄露
摘要论文评估了浏览器智能体的行为侧信道泄露风险,并基于近万次会话提供了评测数据。
提出 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后,又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
提出四向反事实评测,测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。