APort Vault 发布:用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准,对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.3、Qwen3.8 Max、Claude Fable 5.1 等 14 个
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构建 APort Vault 基准,对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出 PAA 路径对齐归因,审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为,作者报告高阶描述结合算力可自动诱导,并展示了 RL 降本潜力。
提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险,通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒,呼吁建立系统级防护。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
提出 Search Harness,把间接提示注入做成测试时搜索
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入,劫持长程智能体动作轨迹
提出 TRUSTFORK,评测展示身份如何劫持多智能体编排的操作权限
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK,揭示展示身份如何劫持操作权威,并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出 ScopeBench,测量渗透智能体在目标压力下的范围遵从
提出技能级联攻击,把恶意目标拆进多个技能以绕过单技能检测
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。
提出 SkillDRE,用预执行与运行时反馈演化恶意技能
提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法,推理具有补偿作用,现有分词防御遗留工具协议漏洞。