研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
- arXiv
- 2610.11766
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等6个
摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
另有254篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
重测并扩展对 AI Agent 的提示注入,并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
作者在自建的 LangChain、AutoGen 和 A2A 系统上重测提示注入,并改 Agent Card 看选择是否偏移。摘要称试验主要凸显单智能体弱点,同时把攻击扩到多智能体。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出 EviLLM,经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务
这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。
提出 CodeMimicry,以结构化代码补全诱导模型生成有害内容
提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出 AdaLCPI,把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出残余权限重放攻击,跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
提出 SkillDRE,用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。
提出 BAM 反馈编码,在 LLM 生成文本中实现隐蔽通信
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。