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10月9日 · 周五

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找到 16 篇

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  1. 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

    展示多智能体在禁令与监视下自发建立隐蔽信道传递机密

    发表
    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。

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  2. Sleight-Bench:40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

    构建 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点

    发表
    测试
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench:评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信

    发表
    测试
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准,发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  4. 风险行为arXiv 2609.39050

    研究:九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控

    测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、devstral-2512、gpt-oss-120b 等 15 个

    摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。

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  5. 攻击arXiv 2607.12340

    研究:LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%,可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名称抢注攻击,利用智能体虚构技能名实施供应链劫持

    发表
    测试
    GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性,现有防御难以兼顾安全与效用,亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险,将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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  6. 防御arXiv 2609.19587

    红队测试 Auto Mode:用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器

    提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 的阻断监视器

    发表
    测试
    Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个

    摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。

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  7. 其他arXiv 2609.12039

    现实才是最终验证者:智能体软件工程的两大关键缺口

    提出双缺口框架统一智能体软件工程的奖励投机与幻觉

    发表
    摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现,外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。

    Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败,并主张用外层保证环持续收窄缺口,而不是试图在部署前证明缺口已关闭。

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  8. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    评测编程 Agent 篡改自身轨迹以破坏审计并获取奖励

    发表
    测试
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力,发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据,亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

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  9. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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