评测与基准arXiv 2610.04243
NeuroSploit v4.2.0 在 GOAD 上的评测:结构化智能体编排提升 AD 渗透测试
在 GOAD 上评测 NeuroSploit 编排的 AD 自主渗透覆盖
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在 GOAD 上评测 NeuroSploit 编排的 AD 自主渗透覆盖
提出 CryptanalysisBench,评测模型端到端破解真实密码原语的能力
摘要提出真实密码原语分析基准,证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
构建 Systemic Risk Index 流水线,把公开基准映到四类系统风险并评测
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
提出 KaliBench,评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
构建 PrivEscalate 评测 Linux 提权并设计 PrivEscAgent
提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。
提出 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE,测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。