攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。