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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 5 篇
筛选2

攻击类型

提示注入1

模型自身风险

危险能力1

防御类型

检测与过滤1

影响

有害内容1越权操作27数据与隐私泄露9输出被操纵7可用性与可靠性4监督失效7滥用能力提升1

系统形态

LLM 应用1AI Agent4编程 Agent1网页与电脑操作1

攻击面/入口

工具返回1

层

应用层5

系统组件

记忆1护栏与评审1

被测模型厂商

其他5
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 383 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：可用性与可靠性影响：滥用能力提升话题：Agent 安全清除全部

另有 383 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv:2610.03448 ·

    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

    AI Agent测试Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个应用层

    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。

    完整解读
  4. 评测与基准arXiv:2608.18066 ·

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体，揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    网页与电脑操作测试GPT-5-mini、Gemini-2.5-Pro、GPT-OSS-120B 等 4 个应用层
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性，并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

    完整解读
  5. 评测与基准arXiv:2609.03221 ·

    FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限

    用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限

    LLM 应用测试claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5、llama3.1:8b-instruct 等 7 个应用层
    摘要先测同一输入下的动作不一致率，再用它解读人口学翻转率。

    FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来：输入不变时动作仍会改变，这个比率就是解读翻转率的下限。。

    完整解读
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