跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 21篇

另有261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 2610.06406

    AgentMonBench:面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

    提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG

    发表
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等8个
    摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控,EBG 组织证据。

    长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。

    深度解读完整解读
  2. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.04914

    研究提出 monitorability disposition 指标

    AI 导读研究者提出并测量了 monitorability disposition,即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度,用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等4个

    摘要大推理模型缺乏自报意愿,偏好宽容通道并掩盖严重度,需专门对齐。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.04575

    论文提出 Operational Validity Contract,审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性

    提出操作有效性契约,审计智能体激活监控的告警策略有效性

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B
    摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架,实证表明高 AUROC 不等于部署有效性,仅支持受限预测价值。

    这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。

    深度解读完整解读
  5. 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,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等10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
  6. 评测与基准arXiv 2609.22724

    MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE,判断轨迹是否违反可编辑安全策略

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

    深度解读完整解读
  7. Mole:面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准,评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等15个
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准,作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值,并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2606.22673

    Agent MechSuits:面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    发表
    被测模型
    LLaMA-3.1-8B、Qwen-2.5-7B、Gemma-2-9B
    摘要白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作,同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2605.16626

    Sleight-Bench:40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

    构建 SLEIGHT-Bench 评测代码智能体监控对概念盲点规避的捕获

    发表
    被测模型
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等6个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

    深度解读完整解读
  10. VIGIL:以「先验证后提交」防御 LLM 智能体的工具流注入

    提出 VIGIL 先验证后提交,防御 Agent 工具流注入

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-max、Gemini-2.5-pro
    摘要VIGIL 用意图约束下的提交前验证处理工具流注入。

    VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入,并配有基准 SIREN。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2510.09462

    研究者用提示注入攻击监控模型,绕过 AI 控制协议

    提出针对可信监控器的自适应提示注入,绕过 AI 控制协议

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4、GPT-4.1 等4个

    摘要作者指出当前依赖 LLM 监控器的 AI 控制协议易被自适应提示注入攻破,呼吁引入多监控器集成与数据流隔离机制。

    深度解读完整解读