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10月10日 · 周六

全部论文

找到 11 篇
筛选4

攻击技术

梯度与表征优化3

影响

有害内容4越权操作18输出被操纵11可用性与可靠性10监督失效7

系统形态

模型与 API126LLM 应用48AI Agent81coding agent12science agent4web agent3网页与电脑操作2多智能体19具身与机器人5

攻击面/入口

网页与界面3图像与音视频5

层

应用层6

系统组件

视觉5多模态6
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 216 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵系统形态：science agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：具身与机器人清除全部

另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  5. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  6. 分析与理论arXiv 2609.27234

    CELLAUDIT：审计 AI 智能体发现细胞模型中的输入使用声明

    提出 CellAudit，审计智能体发现的细胞模型是否使用所声明输入

    arXiv
    2609.27234
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    CellScientist、AIDE、CellForge 等 4 个
    摘要CellAudit 把输入使用声明从源码追到拟合贡献，并说明高分不必等于使用了扰动。

    CellAudit 为智能体发现的细胞响应模型增加一层输入使用证伪：源码是否消费注册输入、拟合预测是否依赖它、该依赖是否改善对观测响应的预测。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2608.10393

    DURA：用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型

    提出 DURA，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作

    arXiv
    2608.10393
    发表
    层
    提示层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
    摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁，白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。

    DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2608.00711

    SCHEMA：面向科学 Agent 幻觉的拓扑感知评测框架

    提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉

    arXiv
    2608.00711
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    Kimi-K2.5、Qwen3.6-Plus、Llama-4-Scout 等 10 个
    摘要SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉，终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。

    SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2606.09499

    研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击

    提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略

    arXiv
    2606.09499
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
    摘要只改视频帧经世界模型投毒。

    只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。

    深度解读完整解读
已经到底了