Оценка безопасности LLM для авторизации голосовых команд в автомобилях
В работе (arXiv:2609.19630v1) предложен бенчмарк из 202 сценариев и семиклассовая таксономия для оценки решений об авторизации перед выполнением команд голосовых ассистентов в автомобилях. Оценены две локальные модели и три API-модели LLM: точность решений варьирует от 40.1% (Llama 3.2 3B) до 89.1% (Gemini 3.1 Pro Preview), API-модели показывают 83.2–89.1% без значимых различий, зафиксованы 2–3 ошибочных выполнений среди 161 сценария, требующего отказа, и делается вывод, что одних структурированных решений LLM недостаточно — необходимо независимое средство принудительного контроля разрешений и состояния автомобиля.