X-AgentRed:在演进的多服务生态中对个人 Agent 进行红队测试
提出 X-AgentRed,用工具依赖图红队个人 Agent 的跨服务未授权伤害
- arXiv
- 2610.13886
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro 等4个
- 技术自动化搜索
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提出 X-AgentRed,用工具依赖图红队个人 Agent 的跨服务未授权伤害
提出 KVeil,对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份
摘要KVeil 把 LETHE 的参考读取破坏适配到挑战两阶段,榜单 Final 均列第一。
追踪注意力识别有害性到 MLP 拒绝写入的通路并提出 Sentinel
作者把对齐模型的越狱和过度拒绝,改写成残差流上从识别到写入的通路问题,并据此做解码前的条件提醒。
审计仅标签后门的训练标签,比较空间与统计量并以重训评判
作者问的是:手里没有可信数据的防御者,能否决定留下哪些训练标签,以及这会毁掉多少干净数据、最终模型准确率如何。
提出 Cancerous 后门,用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
提出 ReSI,用自动红队与配方搜索递归改进模型安全对齐
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
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。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
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 GUISE 基准与 AXIS 训练,防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效,并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是:安全对齐模型拒绝直说的有害请求,却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出零空间激活引导 Nullify,免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 SLDR,用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御:在已对齐模型上做有符号层探测,只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA,再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。