评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等12个
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 CoT Forgery,经用户消息或工具输出注入伪造推理
作者把提示注入解释成角色感知失败:标签划出的权限没有进入模型的内部几何。
提出 NeuroFilter,用激活探针过滤智能体多轮隐私攻击
提出多轮在线骚扰 Agent 基准,评测记忆、规划与微调越狱
提出 SafeScientist 四层监控,阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架,并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。