对用于评估已学习网络防御代理的 CAGE 4 基准进行的新审计揭示了其评分和方法论方面存在重大问题。研究表明,模拟器会默默地丢弃动作,导致分数虚高,并且评估过程会播种环境但不播种策略,使得报告的均值不可靠。此外,研究强调了恢复精度的不一致性,以及已发布的比较表中关于伪影、采样和使用标准缺乏清晰度。研究人员正在发布他们的发现、代码和披露清单,以解决这些担忧。 AI
影响 凸显了评估 AI 驱动的网络防御系统中的关键问题,可能影响未来安全基准的可靠性。
排序理由 该集群包含一篇详细说明基准审计的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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