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10月13日 · 周二

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  1. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等6个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.12273

    研究者提出 Convergent Detour Hijacking 攻击,可让技能型 LLM Agent 绕路并放大资源消耗

    提出 CDH 攻击,让技能型 Agent 绕路放大资源消耗

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude-Haiku-4.5、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash 等6个
    摘要CDH 让静态技能在保持任务完成时拉高调用与 token,耗时则因后端而异。

    CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击:一个静态协调器把本可正确完成的任务,拐进有界但更耗资源的技能绕路,再交还原任务。

    深度解读完整解读
已经到底了