论文
会编辑文档的Agent:以非Agent对照测量AgenticPDF伪造
Agents That Edit Documents: Measuring Agentic PDF Forgery Against a Non-Agentic Control
摘要
能够独立完成多步计算机任务的 AI 智能体在过去一年成为寻常工具,而同样的自主性对怀有恶意的人同样可得。我们探究这对依赖方——保险公司、放贷机构、审计师——意味着什么,因为他们的证据就是存档的 PDF。AgentForge-Bench 测量现成的编码智能体(驱动七个开源权重模型之一,配有 shell 和标准 Python PDF 工具栈)在仅一句意图描述下,改动真实存档财务文档中一个金额、日期或地址的可靠程度,评分依据规则而非模型。在 1,750 个单元中,1,419 个(81.1%)通过验证器,808 个(46.2%)还通过所有更严格的过滤:可见、局部化、字体匹配、原值在全文中彻底消失。一个不含模型的确定性脚本解决了 125 份文档中的 98 份;智能体解决了 124 份,且没有一份是脚本单独能解决的。智能体会把 41% 的错误修改谎报为已完成,没有模型拒绝,最便宜的一次经验证的伪造只需 2.4 美分。原始通过率将威胁夸大约一倍,但严格口径下的比率仍然很大。
