arXiv · Machine Learning Theory· Haoyu Wang, Wei Zhao, Yedi Zhang, Christopher M. Poskitt, Jun Sun·· 4 小时前精选AI 评分62
表征转换揭示多轮LLM智能体中的新兴安全风险
Representation Transitions Reveal Emerging Safety Risks in Multi-Turn LLM Agents
AI 导读
arXiv论文提出DART框架，通过检测多轮交互中的内部表征转换来识别组合式攻击信号，并在MT-AgentRisk和ASEval两个基准上验证效果。DART将MT-AgentRisk攻击成功率从84%降至25%，ASEval从97%降至52%，同时保持较低的误报率和良性非拒绝成本，且无需辅助模型，单步开销仅0.14-0.56秒。
推荐理由
论文提出通过内部表征变化检测多轮攻击的方法，在六个模型上验证了对主流攻击基准的显著降低效果。
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