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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 10 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2609.26618

    NavSafe-∞:在真实感环境中评测闭环驾驶安全

    提出闭环基准 NAVSAFE-∞,评测端到端驾驶策略的安全关键事件表现

    发表
    测试
    Human Driver Reference、PDM-Closed、LTF 等 15 个
    摘要写真事件级闭环基准显示开环高分不能稳定变成闭环安全。

    NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全,而不是只看开环轨迹分数。

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  2. 评测与基准arXiv 2608.28411

    LongPIBench:面向长上下文提示注入的评测基准

    提出 LongPIBench,评测长文档场景下的提示注入攻击与防御

    发表
    测试
    Apertus-8B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 11 个

    摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench,揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。

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  3. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门

    发表
    测试
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    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。

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  4. 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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  5. 其他arXiv 2609.17247

    DriveMCP:面向高级驾驶辅助系统的智能体 AI 框架

    提出 DriveMCP 框架,将感知、交规检索与 RSS 仲裁接成可审计驾驶辅助

    发表
    测试
    DriveLM
    摘要DriveMCP 用可审计专家工具和 RSS/TTC 仲裁做驾驶辅助,作者称违章与超速低于三个 VLM 基线。

    DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架,把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。

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  6. 其他arXiv 2609.18120

    PentestChain:面向免费层 LLM 的成本感知 MCP 编排自动化渗透测试框架

    提出成本感知的 MCP 编排框架,用确定性利用图与免费层模型做自动化渗透测试

    发表
    测试
    OpenRouter (free-tier)、Cerebras (free-tier)、qwen2.5:7b (Ollama, local)
    摘要确定性利用图加免费层级联在十次自建运行上测得付费成本为零。

    PentestChain 是一个十阶段、经 MCP 暴露的自动渗透框架,用确定性利用图把 7B 本地模型挡在利用关键路径之外,并把每次交战的美元成本当作实测指标。。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.33401

    论文评估 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性、校准与选择性自动化

    评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准

    发表
    测试
    Jev 1.13、Decider, approximately 2B、Bespoke Nimble, approximately 9B 等 14 个
    摘要离线评测表明,安全判定的总体分数和校准不能代替分组误差和带预算的自动决策检查。

    Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠,以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。

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已经到底了