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English(EN) Quantifying Frontier LLM Capabilities for Container Sandbox Escape

新基准量化大语言模型沙箱逃逸能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了SANDBOXESCAPEBENCH，一个旨在安全评估大语言模型（LLMs）突破容器化沙箱环境能力的新基准。该基准以夺旗赛（CTF）挑战的形式实现，模拟了一个在容器内拥有shell访问权限的对抗性代理，并涵盖了各种逃逸机制，包括配置错误、权限错误和内核漏洞。初步研究结果表明，大语言模型能够成功识别并利用这些沙箱内的漏洞，突显了此类评估方法对于确保先进AI代理隔离环境的持续安全性的必要性。 AI

影响 强调了随着大语言模型变得越来越自主并能够与外部系统交互，需要采取强有力的安全措施。

排序理由 该集群是关于一篇详细介绍用于评估AI能力的新颖基准的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新基准量化大语言模型沙箱逃逸能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Rahul Marchand, Art O Cathain, Jerome Wynne, Philippos Maximos Giavridis, Sam Deverett, John Wilkinson, Jason Gwartz, Harry Coppock ·

    Quantifying Frontier LLM Capabilities for Container Sandbox Escape

    arXiv:2603.02277v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models (LLMs) increasingly act as autonomous agents, using tools to execute code, read and write files, and access networks, creating novel security risks. To mitigate these risks, agents are commonly deploy…

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