EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
另有 350 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象,并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。
提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 TESTJACK,动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
比对捐赠对话史与众包提交,测量 AI 代答的集中度与获批
提出 SPECGUARD,用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类,并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval,并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是:证据已经确定风险应如何处置之后,智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份,而现有评测要么只看功能正确性,要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
摘要作者称多数风险-对策关联停在提议,并主张把目标扩向安全的青年发展。
提出 STCA,对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 CORSA,按任务簇优化技能注入的检索与执行
提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
用 CheckerBench 评测长程编码 Agent 合成静态分析检查器
提出 LADE,用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御,用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现,并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务,不是提升人类操作者。