论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向,且分布外泛化强于单层转向向量。
提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物(Model Organisms)的多目标训练与验证体系。
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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
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。
提出 TESTJACK,动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。
提出人格层级模型并设计 PPR 抑制奖励作弊的跨上下文泛化
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律,报告角色距离正相关性,通过 PPR 抑制 RL 作弊。