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      リサーチ・論文 CredLeak-Bench、LLMエージェントの認証情報漏洩と回復を評価 ベンダー・製品 NVIDIAとMicrosoft、Windows PC向けAI機能の連携強化を発表 リサーチ・論文 arXiv、大規模言語モデルの知識更新分離を可能にする「EngramEdit」を提案 リサーチ・論文 arXiv論文、MLアンラーニングに課題 データ記憶の重要性を指摘 リサーチ・論文 RoboJEPA、ロボット潜在世界モデルのスケーリング則を確立 リサーチ・論文 研究者ら、LLM向け証拠導出フレームワーク「RECAST」発表 平均成功率75.6%達成 ベンダー・製品 【速報】GitHub、AIコード増加に対応しシークレット保護を強化 リサーチ・論文 arXiv、LLMの幻覚後推論を評価する新ベンチマーク「PHRBench」の論文公開 リサーチ・論文 【速報】Microsoft Research、強化学習フレームワーク「Agent Lightning v1.0」を公開 ベンダー・製品 ラディソン、ChatGPTにホテル検索プラグイン導入—アクセンチュアと共同開発 VC・資金調達 AIスタートアップ投資基準が変化、持続可能な成長と独自性が重視される時代へ 規制・政策 FCC、中国製光トランシーバー規制案で市場と供給網の複雑性指摘 リサーチ・論文 対照学習のセマンティック幾何学に文脈依存性をもたらす新手法「Anchor Divergence」を提唱 リサーチ・論文 LLMエージェント間接プロンプト防御、新手法「APEX」を発表 リサーチ・論文 テキスト-画像モデル、非線形概念操縦の新手法「KANSteer」を提案
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      #CredLeak-Bench

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      リサーチ・論文 · 10月8日 20:17

      CredLeak-Bench、LLMエージェントの認証情報漏洩と回復を評価

      arXiv cs.CRは2026年10月7日(現地時間)付けで、言語モデルエージェント(LLM Agents)の認証情報漏洩と回復能力を評価する新しいベンチマーク「CredLeak-Bench」に関する論文を発表した。同論文は、Rafid Ahmed氏らが執筆したもので、エージェントがフィッシング攻撃や本人確認に直面した際の自動化能力とセキュリティを総合的に評価することを目的としている。初期評価では、テストされたすべてのモデルが情報漏洩に対して脆弱であることが示された。

      arXiv cs.CR 続きを読む →
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