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10月8日 · 周四

OpenAI · 论文

找到 17 篇

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  1. 评测与基准arXiv:2607.14611 ·

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    编程 Agent测试Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个应用层
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  2. 评测与基准arXiv:2608.03070 ·

    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

    模型与 API测试Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个提示层
    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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  3. 评测/基准arXiv:2609.24662 ·

    DUMA-Bench:评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准

    AI 导读研究者提出 DUMA-Bench,一个在双控交互下测量 LLM Agent 安全的基准与评测协议,其中 Agent 和用户都能影响共享环境状态。

    测试GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等 14 个
    摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。

    DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测,用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。

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  4. 评测/基准arXiv:2609.33658 ·

    AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    AI 导读研究者提出 AgentBound,一个针对工具型 LLM Agent 安全的四路反事实生成与评测框架,通过独立改变表面风险与动作许可性,构造同一可执行工作流的不同版本,从而在控制任务能力的前提下同时诊断过度拒答与不安全执行。

    测试GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.5 Flash 等 15 个
    摘要四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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已经到底了