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10月9日 · 周五

OpenAI · 论文

找到 8 篇

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  1. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  2. 攻击arXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个

    摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

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  3. 攻击arXiv 2609.10611

    WPMIA:面向严格黑盒大模型的词级概率成员推断攻击

    提出严格黑盒成员推断 WPMIA,用采样估计词级概率判断训练成员

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    OPT-6.7B、Pythia-6.9B、LLaMA-13B 等 12 个
    摘要WPMIA 从续写估计词级似然并对比前缀,黑盒上多数优于所列基线。

    WPMIA 是面向严格黑盒的 LLM 预训练数据成员推断:攻击者只能看到文本续写。

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  4. 防御arXiv 2609.31039

    MetaPermit:通过 LLM 推断元属性为 AI Agent 提供可扩展可审计的访问控制

    提出 MetaPermit,用元属性与固定策略挡住工具返回中的间接提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiniMax-M2.7、Qwen3-235B-a22-2507、Qwen3-8B
    摘要MetaPermit 用固定策略评估 LLM 推断的元属性,在两个开源模型上把攻击成功压到接近零并保留更多效用。

    MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制:LLM 描述候选调用,固定策略决定是否放行。

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