O benchmark VELA testa como agentes que chamam APIs diretamente alteram vulnerabilidades e caminhos de exploração.
O benchmark VELA testa como agentes que chamam APIs diretamente alteram vulnerabilidades e caminhos de exploração.
fonte: The Agent in the Middle: How AI-Mediated Access Reshapes Web Vulnerability Exploitation
Ataca o gargalo de KV em world models longos usando uma 4090, RAM e NVMe.
fonte: WorldPager: Zero-Stall Tiered Memory for Long-Horizon World Models on a Single Consumer GPU
Oferece uma bancada para medir agentes que formulam, testam e descobrem melhorias em modelos de linguagem.
fonte: Auto-Research Arena: Benchmarking and Advancing Auto-Research in Language Modeling
A adaptação por resposta torna o jailbreak mais eficiente e pressiona controles de sessão, memória e aprovação.
fonte: SEMA-Auto: Sighted and Efficient Multi-Turn Attack with Autonomy
Falha potencial de isolamento em inferência, com implicações diretas para agentes e APIs multiusuário.
fonte: Cross-request KV cache exposure in the GLM-5.3 Workers AI model (155 responses)
Serve como teste de qualidade para seu digest diário e para agentes que sintetizam fontes conflitantes.
fonte: Quantifying Claim Smoothing by LLM Research Agents
Código malicioso altera endereços exibidos e copiados, com coleta além dos alvos inicialmente identificados.
fonte: SlowMist Finds Data-Stealing and Address-Swapping Code in Udesk Scripts
A correção trata um ataque concreto à camada de servidores, com implicações diretas para carteiras que dependem de infraestrutura remota.
fonte: Bitcoin Wallet Fixes Critical Flaw That Redirected Funds to Attackers
Integra contato, mãos e corpo inteiro, mas permanece distante da operação atual do Portal AYA.
fonte: Learning Force-Reactive Humanoid Loco-Manipulation
Camada de defesa para código gerado por agentes, próxima do seu interesse em segurança operacional.
fonte: Reva: Real-Time Vulnerability Detection through Contextual Probing of Large Language Models