arXiv Artificial Intelligence· Nahom Birhan, Mehrdad Rostamzadeh, Sidhant Narula, Mahmoud Nazzal, Mohammad Ghasemigol, Daniel Takabi·· 3 小时前AI 评分47
COPEX：跨 MCP 层评估 LLM 对抗上下文鲁棒性的基准
COPEX: Benchmarking LLM Robustness to Adversarial Context Across Model Context Protocol (MCP) Layers
AI 导读
COPEX 是隔离 MCP 客户端模型的受控基准，覆盖模型/智能体、客户端、服务器/工具、传输四类入口的 25 种攻击、125 个场景。在九个模型共 3,375 次试验中，平均攻击成功率为 64.4%，各入口均值在 58.3% 至 71.4% 之间。在八种攻击的防御子集上，输入与上下文联合扫描使平均攻击成功率相对无防御设置降低 49.6%。
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