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10月10日 · 周六

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找到 4 篇
筛选2

影响

越权操作12数据与隐私泄露6输出被操纵3可用性与可靠性4

系统形态

模型与 API27LLM 应用3AI Agent42coding agent9web agent4具身与机器人9

层

应用层4
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 193 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：可用性与可靠性系统形态：web agent清除全部

另有 193 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    arXiv
    2609.19140
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
  4. 风险行为arXiv 2602.00851

    研究提出说服传播现象：无关说服性对话会改变 AI Agent 的任务执行行为

    测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响

    arXiv
    2602.00851
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent、coding agent
    被测模型
    gpt-4.1-nano、mistral-nemo-12b、llama-3.1-8b
    摘要任务无关说服会在轨迹上留下任务相关的行为痕迹，但立场易感性不能稳定预测其幅度。

    这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。

    深度解读完整解读
已经到底了