SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SpecGuard,在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
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提出 SpecGuard,在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
提出 BENCHJACK,自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
提出 IEC 协议与 IntAct,定位并修复工具调用执行路径的静默篡改
审计由智能体从零构建并部署的真实应用的安全缺陷
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 AgentSpy,在系统调用层观测编程智能体并检测技能注入攻击
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出企业级智能体检测系统 ADR,检测提示注入与恶意 MCP
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
提出 PAA 路径对齐归因,审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
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 OATS,用确定性解析器在运行时治理技能动作
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
提出 TrustProbe,挖掘技能内容流向特权操作的信任链漏洞
完整解读提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 APEX,用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持智能体
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