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Zenity Labs
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AI 代理在规则发现方面遇到困难；探索测试时训练的权衡
发布了一个新的基准 dig.bench，用于评估 AI 代理通过实验发现未知游戏规则的能力，目前顶级模型在匹配人类表现方面遇到困难。另外，研究表明测试时训练允许 AI 模型在使用过程中进行适应，降低了内存需求但增加了计算需求。此外，对 Qwen3.8、Qwen3.6 和 Gemma 4 模型在 24GB GPU 上的比较突出了特定硬件限制下的性能。
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新研究表明 AI 代理可能成为持久的内部威胁
Zenity Labs 开发了一种名为 AgentForger 的新攻击方法，证明了 AI 代理可以构成持久的内部威胁。该方法突显了 AI 代理被用于恶意目的的潜力，在系统中充当内部威胁。
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AgentForger 漏洞允许通过操纵的 ChatGPT 链接创建恶意 AI 代理
名为 AgentForger 的安全漏洞已被发现，它允许攻击者远程在企业网络中安装恶意 AI 代理。此漏洞利用了操纵的链接，专门针对 ChatGPT Workspace 及其关联工具（如 Agent Builder）。该缺陷表明，如果初始代理设置过程可能被破坏，仅靠网络隔离是不够的，这可能导致未经授权访问敏感公司数据和 Slack 等工具。