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English(EN) Adaptive Adversaries: A Multi-Turn, Multi-LLM Benchmark for LLM Agent Security

新基准测试揭示 LLM 代理的安全漏洞，尤其是在 HPC 环境中

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的研究论文介绍了用于评估大型语言模型 (LLM) 代理安全性的基准测试，特别关注它们对提示注入和操纵的易感性。第一篇论文《可信凭证，不可信行为》解决了高性能计算 (HPC) 环境中的独特挑战，在这些环境中，代理在用户凭证下运行，并且尽管有授权命令，仍可能被重定向到恶意操作。第二篇论文《自适应对手》提出了一个多轮基准测试，模拟了从防御者响应中学习的自适应攻击者，揭示了当前 LLM 代理（如 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 和 Gemini）的重大漏洞。 AI

影响 这些基准测试突显了 LLM 代理的关键安全漏洞，可能影响其在高性能计算等敏感环境中的安全部署。

排序理由 两篇学术论文介绍了 LLM 代理安全的新基准测试。

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新基准测试揭示 LLM 代理的安全漏洞，尤其是在 HPC 环境中

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jie Li ·

    可信凭证，不可信行为：高性能计算中 LLM-Agent 安全性基准测试

    arXiv:2607.18485v1 Announce Type: cross Abstract: Large language model (LLM) agents are starting to take on routine work in high-performance computing (HPC), including monitoring Slurm jobs, diagnosing failed builds, inspecting simulation output, and coordinating scientific workf…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Devina Jain, David Hartmann, Chuan Li ·

    自适应对手：一个用于 LLM Agent 安全的多轮、多 LLM 基准测试

    arXiv:2607.18063v1 Announce Type: cross Abstract: LLM-based agents process external content, exposing them to prompt injection and multi-turn manipulation. Most safety benchmarks evaluate defenders against fixed attack pools collected before evaluation, single-turn or multi-turn.…

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