10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 3 篇

筛选1

攻击类型

攻击技术

模型自身风险

欺骗与谋划4 失准与价值偏离2 Agent 危险操作2 危险能力3 拒答失当1

影响

滥用能力提升3

系统形态

AI Agent3 编程 Agent3

攻击者权限

攻击面/入口

层

被测模型厂商

同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 95 篇还没打标签，不在筛选结果里。

模型自身风险：危险能力话题：红队清除全部

另有 95 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

评测与基准arXiv:2609.23980 · 9月21日
斯坦福与 UC Berkeley 发布 MobileCybench：用可执行探针评测 Agent 漏洞发现
提出 MobileCybench，用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
编程 Agent测试OpenCode/GPT-5.5、OpenCode/GPT-5.6-Sol、OpenCode/GLM-5.2 等 5 个应用层
- 危险能力
完整解读
攻击arXiv:2609.15383 · 9月14日
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
编程 Agent攻击者黑盒测试GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个应用层
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。
完整解读
评测与基准arXiv:2606.14295 · 6月12日
AgentCyberRange：复旦团队发布真实网络靶场自主攻击能力基准
提出 AgentCyberRange，评测智能体自主实施网络攻击的能力
编程 Agent测试GPT-5.5、Claude-Opus-4.7、GLM-5.1 等 7 个应用层
- 危险能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
完整解读

已经到底了