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10月10日 · 周六

全部论文

找到 6 篇
筛选7

攻击类型

提示注入3

影响

有害内容42越权操作74数据与隐私泄露42输出被操纵36可用性与可靠性6监督失效11

系统形态

AI Agent4

攻击面/入口

用户输入3网页与界面3代码仓库与依赖1推理服务与硬件0

层

模型层1应用层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 189 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：可用性与可靠性攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：推理服务与硬件层：模型层层：应用层清除全部

另有 189 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 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    arXiv
    2610.10276
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    arXiv
    2609.19140
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.15017

    PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    arXiv
    2609.15017
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    TF-IDF + logistic regression、DistilBERT、DeBERTa-v3-FT 等 7 个
    摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

    深度解读完整解读
已经到底了