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10月12日 · 周一

Agent 安全 · 论文

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  1. 防御arXiv 2610.10833

    研究:Agent 准时停机不等于有效使用时间预算

    用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-27B、Qwen3-4B、Qwen3.5-9B 等4个
    摘要作者比较提示词、harness 与 GRPO:按时性可改善,但额外时间仍未变成更好解。

    作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回,并把更多时间换成更好的解。

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  2. 分析与理论arXiv 2610.06191

    研究:工具型智能体判断结果无用却仍继续检索,强制整合步骤可纠正

    揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索,并检验强制整合纠正效果

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 等7个
    摘要论文揭示智能体判定工具失效却无法转化为停止行动,证实通过框架规则强制整合判定可提升表现。

    本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题,系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象,并提出了外部规则整合方案。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.33658

    AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    提出 AGENT BOUNDARY,用四向反事实任务评测工具智能体行动边界

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.5 Flash 等15个
    摘要四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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  4. 评测与基准arXiv 2605.19722

    研究用 30 项漏洞分析任务评测自主安全智能体的安全对齐效果

    评测自主安全智能体在授权漏洞分析中的对齐拒答效应

    发表
    被测模型
    Gemma 4 31B official instruction-tuned model、TrevorJS Gemma 4 31B uncensored GGUF、Gemma 4 26B A4B official instruction-tuned model 等8个
    摘要轨迹级评测把拒答、接地、工具接口分开。

    这项工作把安全对齐效应测成自主安全智能体的轨迹属性,而不是单轮拒答率。

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  5. 攻击arXiv 2602.07379

    Aegis:面向 AI 语音 Agent 的治理、完整性与安全

    提出 Aegis 红队框架,多轮攻击高风险语音 Agent

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Gemini-1.5 Pro 等7个
    摘要Aegis 红队评测三类语音智能体:查询式访问消掉认证与泄密成功,行为类攻击仍在。

    Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。

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