评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击提示注入
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提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
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 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自合成潜伏技能并跨任务触发
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。
提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险,通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
提出 UBA-ORL,借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门:合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹,训练后触发响应被压低,删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法,但能提交可区分批次,并在部署时向观测注入预定触发。