线性探针可提前识别智能体即将泄密

线性探针可在输出前预测智能体是否即将泄密。

资讯摘要

论文提出在受控多智能体场景中，用智能体激活上的线性探针，在每次模型调用输出前判断其是否会泄露秘密。六个场景中，同伴最多施压20轮索取部署令牌等秘密。在Qwen3-32B留出回合上，阈值设为标记5%良性调用时，探针捕获82%的泄露调用，零样本决策模型监控为26%；在gpt-oss-20b推理上探针AUROC达0.91。作者指出词袋分类器接近该表现，增益主要来自标签训练而非激活。

要点速读

1. 在Qwen3-32B留出回合上，探针在标记5%良性调用的阈值下捕获82%泄露调用，零样本决策模型监控为26%。
2. 在gpt-oss-20b的推理内容上，探针达到AUROC 0.91。
3. 同批调用训练的词袋分类器表现接近，说明增益主要来自标签训练；探针也会标记被允许的披露，且预警范围短。

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采集于 2026/10/31 08:00:18（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。