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10月10日 · 周六

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找到 161 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。

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  2. 攻击arXiv 2610.11932

    复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本

    测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答

    发表
    被测模型
    Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个

    摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力,GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力

    发表
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

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  4. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  5. 其他arXiv 2610.08884

    Task-Sufficient Contraction:机器信息接口的源选择方法

    定义任务充分收缩,认证用 GC 替换全信源后速率–遗憾曲线不变

    发表
    摘要任务可在优化前定出压缩信源。

    任务充分收缩处理机器信息接口上的信源选择:已声明任务有时可以在编码器、码本、速率、失真目标或优化器选定之前,定出一个更小的信源。

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  6. 评测与基准arXiv 2610.07519

    论文提出针对手语翻译与儿童安全过滤交叉地带的部署前审计框架

    提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议

    发表
    摘要作者提议聋人知情的部署前审计,以检查手语转文本是否改变儿童安全决策。

    手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时,机制看到的是机器翻译,不是儿童所做的手语。作者要解决的是:这条边界在部署前应如何审计。

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  7. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  8. 防御arXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御:记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要作者称外部记忆过滤成立,数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.06584

    论文:AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者

    评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击

    发表
    被测模型
    Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
    摘要攻防孰强随环境、系统和弱点改变。

    作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现,并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务,不是提升人类操作者。

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  10. 评测与基准arXiv 2610.06406

    AgentMonBench:面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

    提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG

    发表
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控,EBG 组织证据。

    长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。

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