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10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 17 篇

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  1. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    测试
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    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。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench:面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险

    发表
    测试
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench:面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全

    发表
    测试
    Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个

    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。

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  4. DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

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  5. ACEA:面向红蓝队对抗的 LLM 协同演化测试平台

    提出红蓝对抗评测平台 ACEA,分开计量攻击强度与防御效果

    发表
    测试
    openai/gpt-4o、google/gemini-2.5-pro、google/gemma-3-27b-it 等 5 个
    摘要ACEA 用 ASAP 让红蓝对同一目标对打。

    ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地,把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺:双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉,拦截后又看不到攻击有多强。

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  6. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.27336

    CART:面向大语言模型的闭环自适应红队框架

    提出闭环自适应红队框架 CART,评测模型与工具 Agent 的风险面

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3 等 7 个
    摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索,在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。

    CART 把自动红队从一次清单式打分,改成带预算、可追溯的闭环搜索。

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  8. FAR.AI 发布 AI 安全排行榜与护栏最低标准 1.0

    建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力

    发表
    测试
    Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要论文系统评测了前沿模型对已知静态越狱的防御能力,揭示了厂商间防护鲁棒性的巨大分化。

    本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。

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已经到底了