跳到正文
10月9日 · 周五

危险能力 · 论文

找到 12 篇

另有 24 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2607.27191

    研究者提出影子评测:前沿 Agent 六天未能完成两篇 NeurIPS 投稿级研究

    提出影子评测,衡量 Agent 能否自主完成开放式 AI 科研

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol、GPT-5.3 Codex 等 4 个

    摘要论文通过影子评测发现前沿智能体能独立胜任科研工程实现,但在科学探索与有效利用反馈上未达到顶会门槛。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2608.11469

    SRE-Bench:面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准

    构建无污染的 SRE-Bench,评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力

    发表
    测试
    GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 等 11 个
    摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE,公开设置下多数模型完全解开比例不高。

    作者构建并评测 SRE-Bench,一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准,并称它同时满足污染控制与真实软件规模。

    深度解读完整解读
  3. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    测试
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.04159

    Sentinel-RL:将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心

    提出 Sentinel-RL,将拓扑推理卸载到图策略并约束遏制动作

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    HetGAT、PPO、4-bit quantized 8B model
    摘要Sentinel-RL 用图编码器与 PPO 承担拓扑决策,LLM 负责叙述与门控,并在 LANL 上报告检测与时延。

    Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

    深度解读完整解读
  5. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个

    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。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2609.16541

    自主网络事件响应智能体的网络靶场评估

    评测仿真训练的网络事件响应智能体在靶场中阻止红队扩大访问的综合代价

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Vejde、Vejde w/ Noise、Heuristic 等 4 个
    摘要靶场评测显示带噪声的仿真 RL 策略平均回报最高,但作者称离实用仍远。

    作者在给人训练用的靶场 Crate 里,评测仿真训练的自主网络入侵响应智能体。。

    深度解读完整解读
已经到底了