DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- DoubaoSeed-1.6、Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
另有 558 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出 Harness-IF,按交付面评测编程 Agent 的指令遵循
Harness-IF 用执行证据给编程智能体的单条操作规则打分,并单独报告反对未提示默认的那一部分。。
提出 SCHEMA,用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架,实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
提出 SkillSentry,用自适应蜜罐世界在安装前审计 Agent 技能
SkillSentry 是安装前的动态技能审计,用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装,就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络,而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为,源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行,也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法,推理具有补偿作用,现有分词防御遗留工具协议漏洞。
作者提出 CONFLICTGUI 基准,覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景,用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。
ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向,让 GUI 智能体在指令不可行时终止,而不是盲执行。