IBM

Breaking MCP with Function Hijacking Attacks: Novel Threats for Function Calling and Agentic Models

打破MCP：函数劫持攻击：函数调用和代理模型的新威胁

Yannis Belkhiter, Giulio Zizzo, Sergio Maffeis, Seshu Tirupathi, John D. Kelleher

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； Trinity College Dublin（三一学院都柏林） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦） ； ADAPT Research Centre（ADAPT研究中心） 纠错

AI总结 本文提出了一种新的函数劫持攻击，通过操纵代理模型的工具选择过程，迫使调用特定攻击者选择的函数，展示了代理模型在函数调用接口上的新漏洞。

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AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance

AssetOpsBench：工业资产运维任务自动化AI代理的基准测试

Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Chathurangi Shyalika, Suryanarayana R Yarrabothula, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam

机构 * IBM ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出AssetOpsBench，一个统一框架，用于协调和评估工业4.0中的领域专用代理。该框架包含四个领域代理目录、140+人工撰写的自然语言查询数据集及模拟的CouchDB后端物联网环境，通过三个关键指标分析工具-代理与计划-执行者范式的架构权衡，并系统化发现新兴故障模式。

Comments 25 pages, 18 figures

POCI-Diff: 3D-Layout Guided Diffusion for Controllable Synthetic Surveillance Data Generation

POCI-Diff: 通过3D布局引导扩散实现位置对象一致性和交互

Andrea Rigo, Luca Stornaiuolo, Weijie Wang, Mauro Martino, Bruno Lepri, Nicu Sebe

机构 * DISI, University of Trento（DISI，特伦托大学） ； Toretei S.r.l.（Toretei公司） ； Visual AI Lab, MIT-IBM Watson AI Lab（视觉人工智能实验室，MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

AI总结 POCI-Diff通过3D布局引导扩散实现一致性和交互性的物体位置控制，提升文本到图像生成的布局一致性和编辑质量。

Understanding Automated Program Repair Agents Through the Lens of Traceability: An Empirical Study

通过可追溯性视角理解自动化程序修复智能体：一项实证研究

Ira Ceka, Hailie Mitchell, Saurabh Pujar, Luca Buratti, Shyam Ramji, Junfeng Yang, Gail Kaiser, Baishakhi Ray

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文通过追踪五个最先进的自动化程序修复智能体在500个真实世界修复任务中的决策流程，揭示了它们在逻辑密集型错误修复、测试生成和回归测试选择方面的关键局限性，并提出了改进方向。

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