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共 235 条 · 更新于 15:39
10月27日周二
  1. arXiv55

    PrivacyEvalClaw:用于审计 LLM 越狱回复隐私泄露的工具增强审议式代理

    论文提出 PrivacyEvalClaw,一个免训练的审议式代理,用于评估 LLM 越狱回复中的隐私泄露。它将评测器和分析模块视为工具,自适应收集证据、调查不确定披露并调和冲突信号后再给出判断。

  2. arXiv55

    arXiv 论文提出任务条件可见度裕度,量化多源异常检测器的隐蔽源操纵风险

    论文提出威胁量化指标任务条件可见度裕度(task-conditioned visibility margin),定义为操纵每单位下游任务危害必须暴露的最少检测器证据,该裕度有闭式解,每张证书约 85 μs,可给出最小证据攻击并识别检测器看不见的任务相关方向。

  3. arXiv44

    CASEL:面向后果感知的工具调用 Agent 运行时选择性执行层

    CASEL(Consequence-Aware Selective Execution Layer)提出一种模型无关的运行时分配策略,为工具调用 Agent 的每次工具调用在直接执行、验证、沙箱、澄清、审批和弃权之间选择,综合校准失败概率、状态相关后果、可逆性、歧义与证据新鲜度。

  4. arXiv44

    ProCerDCL:面向深度学习编译器优化的查询高效黑盒概率验证框架

    ProCerDCL 提出一种查询高效的黑盒概率验证框架,通过单一序贯检验(修正精确二项置信区间或 anytime-valid 置信序列)判定属性违反概率 p 是否超过阈值 θ,给出接受、拒绝或不确定三值结论,并将各类错误判定概率控制在指定误差预算内。

  5. arXiv44

    FIDES-Live:评估顺序交易智能体的行为一致性

    FIDES-Live 将 FIDES 从生成策略一致性扩展到顺序智能体轨迹审计,对 10 条推理路径、7,299 个加密货币账户轮次及 310 轮股票试点进行回溯审计。加密货币决策有效率为 97.35%,可评分回答的结构化报告准确率为 90.81%,承诺遵守率整体为 94.36%。非空订单提案约束的遵守率降至 62.63%,而有效空提案为 97.56%;所有现金与持仓变动均与成交记录对账一致。

10月26日周一
  1. ShortSpan78

    NTBench 论文揭示近目标提示词注入使 Meta-SecAlign-70B 攻击成功率从 3.2% 升至 36.7%

    论文《On Task, Off Track: Benchmarking LLM and Agent Robustness to Near-Target Prompt Injection》提出近目标提示词注入(near-target prompt injection)与评测集 NTBench:注入指令不再要求模型放弃用户任务,而是让模型完成任务但把其中一处做错或做有害。

  2. 安全paper61

    arXiv论文分析1331起儿童相关AI事件:模型评测安全不等于实际安全

    论文构建了以儿童为中心的AI伤害分类体系,整理并编码了1331起公开报道的儿童相关AI事件。研究发现伤害集中在表征、尊严和心理层面,且多与部署语境、治理和滥用失败相关,而非模型缺陷本身;对个体儿童的伤害还常波及未使用系统的其他儿童。

  3. 安全paper60

    SpecGuard:基于形式化规约的运行时监控检测多轮 LLM 越狱

    arXiv:2610.36258 提出 SpecGuard,一个免训练、规约驱动的多轮 LLM 越狱运行时监控框架。它用固定的原子命题契约把自然语言观察映射为带证据的事实,用 Linear Temporal Logic(LTL)规约描述被禁止的交互模式,并编译为符号有限自动机增量消费对话轨迹;通过的运行会产出可回放的 witness,标明触发的规约、支撑事实与相关对话轮次。

10月25日周日
  1. 安全paper76

    arXiv论文:相同训练配置的语言模型在不同越狱提示上表现分化

    arXiv:2610.34074论文指出,即使架构、数据配方和安全后训练完全相同,语言模型在不同越狱提示上的失败表现也会因预训练随机种子不同而显著分化。研究对25种预训练数据配方、每种取3个预训练种子的1B base模型,各施加相同安全后训练(含2个后训练种子),共150个模型,收集每个模型对共享越狱提示集的20条回复并计算逐提示非拒答率相关性。

  2. 安全paper66

    SentryBench:面向公共安全部署的工具调用 LLM Agent 对抗鲁棒性成本敏感基准

    arXiv 论文提出 SentryBench,一个面向公共安全场景中工具调用 LLM Agent 的成本敏感基准与成本模型,场景基于真实报警通话记录、灾害消息和真实注入/越狱 payload。

10月24日周六
  1. ShortSpan73

    研究:修复一处已捕获的监控合谋只能部分降低其余未捕获合谋

    论文《Model Organisms of Collusion: Corrective Transfer in Untrusted Monitors》在 Llama-3.3-70B 和 Qwen2.5-72B 上安装五组策略-监控合谋行为,仅用 300 条诚实评审对监控在已捕获的评分博弈行为上做微调。

10月23日周五
  1. arXiv76

    MCP-Injector 论文揭示工具调用 Agent 在真实 MCP 故障下的脆弱性,规模不提升容错

    论文提出 MCP-Injector,一个协议感知的故障注入中间件,可插入 MCP 工具调用路径并注入永久、瞬时、间歇三类故障,其故障模型基于 1,774 个开源 MCP 仓库的 57,240 条 issue 与 PR 讨论校准。

  2. arXiv47

    超越覆盖率与变异分数:LLM 生成单元测试的盲区分析(提出 BlindSpotEval 与 ObligBench)

    arXiv 论文提出基于行为义务的 LLM 生成单元测试评估框架 BlindSpotEval,含 Boundary-Value Adequacy、Control-Flow Adequacy、Oracle Strength 三项指标,并发布 Java 基准 ObligBench(895 个复杂函数 + 700 个低复杂度函数)。

  3. 安全paper68

    arXiv论文评估激活探针检测潜在危害是否优于模型自身拒绝行为

    arXiv:2610.30727 论文在15个指令微调LLM和38个激活读取器上,测试基于激活的latent harm探针(如Latent Guard)在表面改写、说服性框架和越狱包装等分布偏移下,能否检测到超出模型自身拒绝行为之外的危害信号。

  4. arXiv55

    MoST:基于搜索的视觉语言模型模态敏感性测试框架

    论文提出 MoST,一个针对视觉语言模型(VLM)的黑盒测试框架,通过比较仅图像、仅文本和联合扰动来刻画模态敏感性,使用多目标搜索选择并组合扰动、调整其严重度,在限制图像与提示词改动幅度的同时寻求预测性能下降。

  5. arXiv45

    DeepAVR:基于多智能体协作的自动化漏洞修复深度分析框架

    DeepAVR 提出一个多智能体协作的端到端自动化漏洞修复(AVR)框架,将修复过程分解为故障定位、补丁生成、编译验证、安全验证、功能验证与补丁审查等角色,并引入补丁条件化重定位与面向根因的补丁审查。在真实 C/C++ 漏洞修复数据集 VulnLoc 上,DeepAVR 为 92.3% 的漏洞生成了正确补丁,显著优于先前方法;在 SAN2VULN 上也展现出对训练期间未见漏洞的良好泛化能力。

  6. arXiv57

    Safety Probes 性能的缩放律研究:用模型规模与标注量预测探针误差

    论文研究能否仅凭模型规模与标注数量提前预测安全探针性能,为此构建了 6 个规模与难度足够的新安全数据集,在 5 个模型家族的 20 个基座模型上训练 2 种探针架构,每个模型使用 32 到 10^6 条标注,以探针误差(1 - AUROC)衡量性能。

  7. arXiv28

    AIRO:面向工业物联网威胁检测与安全的流式机器学习框架

    AIRO(Autonomous Intelligence-Driven Cybersecurity Risk Reduction System)框架结合 Apache Kafka 流式处理、攻击特征提取与机器学习推理,面向工业物联网(IIoT)实现威胁检测与响应,并通过 IP 封禁、账号暂停、流量限制等措施降低风险。

  8. arXiv55

    MIG-COW:基于梯度分解的可迁移 Deepfake 检测器对抗攻击

    论文提出对抗攻击框架 MIG-COW,通过动量积分梯度与共识正交分解结合,捕捉异构 CNN 与 ViT 检测器的共性与模型特有漏洞。在 AADD-2025 Challenge 基准上,MIG-COW 白盒攻击成功率达 99.96% 且 SSIM 感知相似度高,显著优于现有基线;但对官方黑盒目标的 ASR 仅为 7.16%,尽管总分最佳,仍凸显迁移性难题。

  9. arXiv73

    AgentPhishing:面向 LLM 邮件智能体自适应钓鱼攻击的评测基准

    论文提出 AgentPhishing 基准,用于评估说服性钓鱼攻击能否绕过检测并诱导 LLM 邮件智能体服从恶意请求,同时发布 PhishOpt 方法,在固定基准与真实性约束下针对单个智能体优化可复用的邮件生成技能,并用 Cialdini 说服原则分析失败策略、构建通用生成技能。