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微软公布AI安全评测框架ASSERT对比研究结果
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AI 综述
2026年10月，微软公布了一项内部研究，对比了基于行为分类法的ASSERT框架与基于叙事扩展的Petri Bloom在16项网络安全风险评测中的表现。实测数据显示，ASSERT在MITRE ATT&CK技术覆盖率上达到61%，高于对照组的58%；在首轮对话中的违规暴露率达到56%，显著高于对照组的15%。研究表明，结构化行为分类能更高效地暴露AI模型的违规行为，并支持开发者从分类定义到对话记录进行全程追溯诊断。
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最新进展10月5日 22:58
微软公布研究显示ASSERT框架在违规暴露率等多项指标上优于Petri Bloom。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Hacker News · AI微软实测 ASSERT 结构化 AI 评测框架与 Petri Bloom 的对比表现
微软公布内部研究，对比了基于行为分类法的 ASSERT 框架与基于叙事扩展的 Petri Bloom 在 16 项网络安全风险评测中的表现。实测显示 ASSERT 在 MITRE ATT&CK 技术覆盖率达 61%（高于对照组的 58%），且在首轮对话中的违规暴露率达到 56%（对照组为 15%）。研究表明结构化行为分类能更高效暴露模型违规，并支持开发者从分类定义到对话记录全程追溯诊断。
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