APort Vault 发布:用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
提出 APort Vault,评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
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提出 APort Vault,评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
提出 PatchBench 局部协议,评测激活补丁修复越狱的附带损伤
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。
提出 nmult 指标,测量智能体动作门禁堆叠的错误相关性与等效层数
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
构建统一滥用监视基准,用危害窗口评测跨威胁动作监控
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
用 COPEX 基准在固定协议栈下评测智能体抵御 MCP 攻击的能力
构建 BazaarBench,评测去中心化交易智能体的违规与失信
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
构建 AGENTDOXX 评测联网搜索智能体对匿名访谈的再识别能力
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
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 TPRS,量化工具命名等表征变化对智能体安全基准得分的影响
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系,揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
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。
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
构建 SKILLMISEVO-BENCH,评测自进化编程智能体的技能误演化风险
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 COVER,在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
语言预算下的多语言遗忘:遗忘监督只放在 K 种源语言上,目标是降低其余语言对同一事实的残余访问,而不是把每种评测语言都译成监督数据。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出 MOLE 基准,评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。