跳到正文
10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 72 篇
筛选1

另有 380 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv:2610.05532 ·

    DelegationBench 发布:Agent 判断该问用户时

    提出 DelegationBench,评测智能体该请示用户时是否实际询问

    AI Agent测试Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、GPT-5.6 Sol 等 10 个应用层
    摘要论文揭示一致率指标的系统性误导,为智能体授权决策建立了兼顾判断与执行的评测协议。

    DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准,旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。

    完整解读
  2. 分析与理论arXiv:2610.09667 ·

    东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核

    揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测

    模型与 API测试Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.5 Flash、GPT-6 Sol 等 6 个模型层

    摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。

    完整解读
  3. 防御arXiv:2610.05637 ·

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    模型与 API测试Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 4.6、Molmo2-8B 等 5 个训练与数据层

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

    完整解读
  4. 评测与基准arXiv:2610.03938 ·

    论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%

    评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化

    AI Agent测试Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Gemini-3-Flash 等 13 个应用层
    摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象,分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响,指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于:当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具(打标、缩放、OCR、代码执行)时,工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

    完整解读