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10月9日 · 周五

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找到 11 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    发表
    测试
    CogVLM、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  2. 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
    GLM-4.6、Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 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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  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

    提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GLM-5.2、Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6 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。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    测试
    GLM-5.1、Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B 等 4 个

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  5. 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,评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为

    发表
    测试
    GLM-5.2、Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5 等 14 个

    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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  6. 攻击arXiv 2609.33628

    用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试

    提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GLM-5.3-flash、Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini 等 14 个
    摘要提出跨目标模型课程强化学习,攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。

    该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。

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已经到底了