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10月9日 · 周五

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  1. 研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

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  2. 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

    提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    发表
    测试
    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
  3. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    测试
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,将恶意目标分散于多个技能以绕过单技能检测

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 10 个

    摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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已经到底了