arXiv · cs.AI· Jingnan Zheng, Yanzhen Luo, Jingjun Xu, Bingnan Liu, Yuxin Chen, Chenhang Cui, Gelei Deng, Chaochao Lu, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua·· 11 小时前
Risky-Bench：评估现实生活辅助部署中的智能体安全风险
Risky-Bench: Evaluating Agentic Safety Risks in Real-World Life-Assist Deployments
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作者：Jingnan Zheng, Yanzhen Luo, Jingjun Xu, Bingnan Liu, Yuxin Chen, Chenhang Cui, Gelei Deng, Chaochao Lu, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua
研究任务与主要进展
研究团队提出Risky-Bench，用于系统评估生活辅助场景中智能体的安全风险。基于论文摘要，研究在食物配送、店内协助和在线旅行预订场景中设计了750项任务，评测7个先进智能体，报告攻击成功率为25%至60%，并发现威胁模型、攻击面及显式推理带来的系统性差异；代码和数据已公开。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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