Sleight-Bench:40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
构建 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
- arXiv
- 2605.16626
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7 等 6 个
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。
另有 648 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
构建 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。
提出 HACKTRACE,用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
用成对比较奖励与假阳性校准训练对齐审计模型
摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。
提出内生护栏 SingProbe,复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏:复用基座解码隐状态,而不是另起模型反复编码文本。
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出 MOLE 基准,评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
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。。
提出局部稀疏无监督安全检测,标记偏离安全分布的输入
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准,并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是:有害执行往往出现在推理已经形成意图之后,但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的,也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 HazardAuditor 与 GuardPO,训练计算机使用智能体的运行时守卫
界定单迹监控对 2-safety 超性质的可检测前沿与监督缺口
论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质能看见多少:跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义,一条轨迹装不下判定。
提出免参考探测 PIR,从激活读出被隐瞒答案并区分擦除
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR,划分了隐瞒与遗忘的边界,为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。
提出 ActGuard,在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入