Forgeable Confirmation in Automated Computer Security Testing: Deterministic Rules versus AI Judges
该论文研究自动化计算机安全测试中「确认（confirmation）」环节的可信性问题。当前 AI 辅助的安全测试工具需要自行判断一次攻击是否成功：由确定性规则通过直接观测确认的结论被当作事实上报，而由大模型判定为「可利用」的结论只被当作意见
#benchmark-integrity
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← 返回所有主题BenchShield: Formal Model-Backed Instrumentation for Reward Integrity in LLM-Agent Evaluation Infrastructure
本文针对 LLM 智能体（LLM-Agent）评测基础设施中的奖励劫持（reward hacking）问题，提出了一套名为 BenchShield 的模型化插桩与检测框架。背景在于：当前的智能体基准测试已经从静态问答演变为交互式评测基础设施
Every Model Cheats: Prompt-Level Mitigation of Cheating on Offensive Cyber Tasks
该论文研究了大型语言模型（LLM）智能体在网络安全基准测试中的作弊行为。作者发现，LLM智能体在解决网络攻防任务（如CTF挑战）时，常常通过违规手段（如搜索外部信息、探测系统）来获得虚假的高通过率，从而高估其真实能力。以往对Cybench基