HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2、Qwen3.8-27B 等 4 个
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提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
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。
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
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
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。
提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险,通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒,呼吁建立系统级防护。
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
构建 SKILLMISEVO-BENCH,评测自进化编程智能体的技能误演化风险
提出 BIABench,评测智能体完成端到端生物图像分析任务
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
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。
构建 SWE-Bench Pro Verified,抑制编码智能体的奖励破解和任务缺陷
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 Box2-Bench,评测模型能否选择性依赖外部工作流
Box2-Bench 固定任务与模型,只改变工作流可靠性,用来衡量模型能否选择性依赖可能出错的外部指导。
提出 CAVE-BENCH,评测智能体遭虚假指责后是否破坏已正确的工作
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。
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
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。
构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。