CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench,评测智能体在钓鱼场景下的凭据泄露
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提出 CredLeak-Bench,评测智能体在钓鱼场景下的凭据泄露
完整解读提出 APort Vault,评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
完整解读评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
完整解读提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
完整解读提出 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
完整解读构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
完整解读提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
完整解读构建 SKILLMISEVO-BENCH,评测自进化编程智能体的技能误演化风险
完整解读红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固
提出 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
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
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。
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入,劫持长程智能体动作轨迹
完整解读提出 TRUSTFORK,评测展示身份如何劫持多智能体编排的操作权限
提出 ScopeBench,测量渗透智能体在目标压力下的范围遵从
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