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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

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  1. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    测试
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    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。

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  2. 攻击arXiv 2609.22711

    UBA-ORL:针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击

    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

    发表
    测试
    TD3+BC、BCQ、IQL
    摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本,使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。

    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。

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  3. 防御arXiv 2609.22724

    MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出策略条件轨迹审计器 MATE,判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B 等 8 个
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

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已经到底了