跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 15 篇

另有 664 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral Large 2、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

    深度解读完整解读
  3. 10a Labs 测绘无审查开源模型生态:3,471 个原始模型与 8,164 次再分发

    测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路

    发表
    测试
    Mistral/Mixtral、Qwen、Llama 等 10 个

    摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链,作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.13601

    Mind the Gap:检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击

    提出 DEMI 检测框架,在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配

    发表
    测试
    Mistral-Large、GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet 等 8 个
    摘要用公开链上数据仿真治理全流程,再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。

    Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致(DEMI)做成可在投票窗口内运行的检测问题。。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2609.36372

    TTMark:超越单 token 熵的成对无失真水印

    提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测

    发表
    测试
    Mistral-v0.3-7B-Instruct、Llama3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
    摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵,在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。

    TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自合成潜伏技能并跨任务触发

    发表
    测试
    Ministral-3-8B、Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2608.28411

    LongPIBench:面向长上下文提示注入的评测基准

    提出 LongPIBench,评测长文档场景下的提示注入攻击与防御

    发表
    测试
    Ministral-3-8B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 11 个

    摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench,揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World:对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效

    发表
    测试
    Mistral Medium 3.5、Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro 等 9 个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    Devstral 2 123B、AdaBoost、XGBoost 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

    深度解读完整解读
已经到底了