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10月13日 · 周二

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  1. 评测与基准arXiv 2610.13710

    OpenSocialJax:在开放式环境动态的序贯社会困境中评测社会适应

    用 OpenSocialJax 评测多智能体在隐藏规则社会困境中的适应

    发表
    被测模型
    GPT-6-Luna、GPT-6-Sol、Claude Opus 5.5 等8个
    摘要作者报告规则发现常提高回报,但公共品清洁会集中,共享资源最终被耗尽。

    OpenSocialJax 评测 LLM 能否在序贯社会困境中同时适应不熟悉的环境机制和其他智能体。

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  2. 其他arXiv 2610.13491

    EviRepair:面向可靠漏洞修复的证据驱动智能体

    提出证据驱动多智能体框架 EviRepair,用于仓库级漏洞修复

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.2、Qwen3.8-27B
    摘要EviRepair 用审查后的漏洞模型做仓库级修复。

    EviRepair 是面向稀疏漏洞报告的仓库级自动漏洞修复框架,用审查后的漏洞模型把诊断和补丁合成隔开。

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  3. 其他arXiv 2610.13479

    本地智能体 AI 框架为安全保证生成边缘案例场景

    提出本地双模型闭环,生成自主系统安全保障的边缘场景

    发表
    被测模型
    PPO
    摘要本地闭环生成 JSON 边缘场景。

    作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环,用来为自主系统的安全论证生成边缘场景,而不是发布一个新的公开测试集。

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  4. 风险行为arXiv 2610.12822

    奖励作弊作为多智能体编码系统中的可传播策略

    展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-14B、Gemma-3-12B、Qwen2.5-Coder-7B 等16个
    摘要作者称奖励黑客可跨模型传播并影响路由与聚合,审查能降低交付。

    编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体,进入后续协作和系统协调。

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  5. 分析与理论arXiv 2610.12436

    研究提出 AI Agent 种群生态理论:协作带来起飞临界规模

    为失配智能体种群建立生态模型,说明协作产生起飞临界规模

    发表
    摘要作者称协作把起飞从个体能力阈值改成种群阈值,故小种群评估不够。

    作者用生态学的强 Allee 效应,讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。

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  6. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA:约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响,良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。

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  7. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等6个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  8. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等5个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench:评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    发表
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等5个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准,发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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