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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 9 篇

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  1. 评测与基准arXiv:2608.11469 ·

    SRE-Bench:面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准

    构建无污染的 SRE-Bench,评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力

    编程 Agent测试GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 等 11 个应用层
    摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE,公开设置下多数模型完全解开比例不高。

    作者构建并评测 SRE-Bench,一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准,并称它同时满足污染控制与真实软件规模。

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  2. 评测与基准arXiv:2607.10526 ·

    PASB 基准:自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%

    构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚

    AI Agent测试GPT-5.5、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 12 个应用层
    摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答,改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。

    PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚:用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后,新会话里的中立问题仍可能按它作答。

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  3. 评测与基准arXiv:2609.35596 ·

    SEABench:评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench,评测无参数自进化智能体的内生失配

    AI Agent测试Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个应用层
    摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成,同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。

    SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准,用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。

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  4. 评测与基准arXiv:2609.32616 ·

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体遭虚假指责后是否破坏已正确的工作

    编程 Agent测试Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个应用层

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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  5. 评测与基准arXiv:2609.17320 ·

    Emergence World:对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效

    多智能体测试Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个应用层

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

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已经到底了