跳到正文
10月13日 · 周二

全部论文

找到 8篇
筛选4
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 211篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有211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 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等7个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等15个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

    深度解读完整解读
  3. 防御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
  4. 防御arXiv 2603.14707

    视觉混淆代理:利用与防御计算机使用智能体的感知失效

    提出进程外双通道对比分类,拦截计算机使用智能体的错误点击

    发表
    被测模型
    multi-modal-embed-small
    摘要感知错误可被屏幕像素对调利用。

    作者把 CUA 的感知失败写成安全漏洞visual confused deputy:智能体按看错的屏幕授权 click(x,y),真实落点与它以为的元素不一致。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2602.10915

    盲神与破碎的屏幕:构建安全、以意图为中心的移动 Agent 操作系统

    提出 Aura,用可信内核中介移动 Agent 的身份、感知与动作控制

    发表
    被测模型
    Gemini-3-Flash
    摘要Aura 以 Agent Kernel 中介结构化交互。

    Aura 用内核中介的结构化智能体交互,替换以屏幕为接口的移动助手。。

    深度解读完整解读
已经到底了