新框架STING用于测评多轮多语言智能体的非法协助风险。
资讯摘要
论文提出STING自动化红队框架，基于良性人设构建分步非法计划，用自适应追问迭代探测目标智能体，并由评审智能体跟踪阶段完成情况。作者报告在AgentHarm场景中，STING的非法任务完成度显著高于单轮提示及适配工具型智能体的聊天式多轮基线；在六种非英语设置中，低资源语言的攻击成功率与任务完成度并未一致升高，与常见聊天机器人结论不同。
要点速读
- STING以良性人设为基础构建分步非法计划，并通过自适应多轮追问探测目标智能体。
- 论文报告在AgentHarm场景中，STING的非法任务完成度高于单轮提示和聊天式多轮基线。
- 六种非英语设置下，低资源语言的攻击成功率与非法任务完成度未一致升高。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。