Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens
通过计算机系统视角理解与评估爪类智能体安全性
机构 * UIUC(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; NUS(新加坡国立大学) ; UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ; UC Davis(加州大学戴维斯分校) ; Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学) ; KACST(阿卜杜勒阿齐兹国王科技城) ; UC Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) ; NVIDIA(英伟达) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind) ; UW Seattle(华盛顿大学西雅图分校) ; HUMAIN(胡迈因研究所)
AI总结 针对爪类AI智能体安全漏洞,提出计算机系统类比,构建SafeClawArena基准测试,评估406个对抗任务,发现最高攻击成功率70%,恶意插件100%成功。