APort Vault 发布:用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
提出 APort Vault,评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
另有 289 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 APort Vault,评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
提出 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
构建统一滥用监视基准,用危害窗口评测跨威胁动作监控
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出操作有效性契约,审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
重评提示注入检测器,检验基准分数对智能体部署的预测力
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。
评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出 MOLE 基准,评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出过程核验框架,审计 Agent 基准的无根据通过与奖励黑客
Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题:验证器给满分,并不等于智能体展示了任务所要的能力。
提出 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
用 MasDrift 评测多智能体架构的授权保持
MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质,对象是没有攻击者的普通委托。
构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出 EvasionBench,测量任务压力下智能体对同步监控的规避