论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
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提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
为失配智能体种群建立生态模型,说明协作产生起飞临界规模
作者用生态学的强 Allee 效应,讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。
审计 HarmBench 分数能否代表单一 harmful refusal 属性
这是对 HELM Safety 中 HarmBench 的构念效度审计,检查 harmful refusal 能否作为单一属性来读分数。。
提出 COAP,用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
提出 ISE 框架,评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊
作者要测的不是智能体最终答得对不对,而是知识冲突出现时,它有没有在轨迹里认出缺口、做有界的工具跟进,并把没解决的不确定性写给用户。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
提出研究世界模型,用语言模型预测干预增益
作者把语言模型用作研究世界模型,在执行前预测干预增益的中位数,用来在有限预算下比较候选实验。要处理的缺口是研究智能体提案快于执行。同一类改动在不同参考模型、配方和预算下效果可以不同,因此需要能离开原环境继续使用的实验知识。
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
扩展全模态基座的强化学习以支撑智能体自我改进
MiMo-V2.6 是全模态 MoE 技术报告,用扩大 RL 计算、环境和评分来追求智能体自我改进。
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
提出 RouterInterp,用 SAE 解释 MoE 路由的叠加特化
提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。
提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
提出包络采样,用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布,使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时,实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上,on-policy 标注修不到这些点,随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
提出 GENUI-Harness,用生成界面收集未决输入并完成数据库服务任务
GENUI-Harness 把数据库服务任务的交互,从纯文本改成按当前请求和检索记录生成的界面。
提出 GUISE 基准与 AXIS 训练,防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效,并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是:安全对齐模型拒绝直说的有害请求,却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。