研究:94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
完整解读另有 95 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
完整解读提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
完整解读提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
完整解读提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
完整解读构建 SKILLMISEVO-BENCH,评测自进化编程智能体的技能误演化风险
完整解读提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固
提出 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
提出技能级联攻击,把恶意目标拆进多个技能以绕过单技能检测
构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA