研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现
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
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个
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。
另有 69 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
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作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
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DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
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用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
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在共享目标调用预算下重评黑盒越狱并提出 ReCode
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