该基准在同一台 Apple M4 机器上对比 Jev 1.13.0、Kev-4B、Kev-0.8B、Laya、GLiNER2.5-Decide、ProtectAI DeBERTa、Prompt Guard 2 和关键词规则在文档块注入与用户消息越狱两类任务上的表现。文档块测试中 Jev AUC 为 1.00、冻结阈值下召回 100%、误报 8%，Kev-4B 为 0.90 和 70%，Prompt Guard 2 为 0.83 和 19%；对不直接提及 AI 的隐蔽攻击，Jev 召回 97%，Kev-4B 62%，三个专用注入分类器接近随机水平。在 220 条 LLMail-Inject 真实人类攻击上，Jev 捕获 95%、误报 0%，Kev-4B 捕获 86%、误报 1%；作为邮件助手时 gpt-oss-120b 有 20/220 向攻击者地址发送邮件，Jev 前置时 0 条通过。
推荐理由这份评测把提示注入检测器放到网关真实任务上横向对比，并给出端到端攻击成功率，可用来判断各检测器的实际拦截差距。
研究测试了三个开源权重、指令微调模型在长对抗对话中能否持续安全回应，用第二个语言模型扮演持续对抗用户，由安全分类器标注每条回复是否安全。在全部模型与有害提示组合中，首轮安全回复率为 85% 至 100%，到第 11 轮降至 38% 至 61%，到第 101 轮降至 15% 至 44%。这一下降跨模型出现，并远超多轮安全评测通常采用的短交互长度。作者认为，这提供了单轮安全表现未必延续到持续对抗交互的概念验证证据，说明需要长时程评测和考虑跨轮风险累积的对话级防护。
研究者提出 AgentBound，一个针对工具型 LLM Agent 安全的四路反事实生成与评测框架，通过独立改变表面风险与动作许可性，构造同一可执行工作流的不同版本，从而在控制任务能力的前提下同时诊断过度拒答与不安全执行。该框架被实例化为一个经人工验证的 4000 任务评测套件，采用基于轨迹和基于后置状态的判断方式。在 17 种模型与 harness 配置上，高安全性常与授权任务完成率低并存：GPT-5.5 拦截了 99.5% 看似常规但未授权的动作，却只完成 28.7% 看似有风险但已授权的任务。
论文评估了 Jev、Laya、Decider 和 Bespoke Nimble 等 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性，并与专用分类器和语言模型裁判对比，考察决策准确率、概率校准和选择性自动化。作者发现，整体表现良好和总体校准较优可能掩盖集中在特定攻击组上的失败，包括被高置信度判为安全的攻击；所评估的适配配置在各任务上并未稳定优于其基座模型。在最严格的误差限制下，策略能自动放行的输入很少，而将放行与拦截阈值分开主要靠更多拦截来提升自动化程度，且通过确认并不保证这些限制在测试集上成立。裁判模型能发现另一个模型漏掉的攻击，但也可能误标更多良性输入，并共享对方的高置信度错误。
SecureBio 对 OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日公开发布的旗舰模型 GPT-6 Astra 做了发布前生物滥用能力评测，测试了带与不带系统级生物护栏的版本。在知识基准上，Astra 在 VCT 和 VCT-v2 上超过此前所有被测模型，相对 GPT-5.6 Sol 分别提升 4.3 和 8 个百分点，比人类专家基线高 30 多个百分点；HPCT 得分与 GPT-5.6 Sol 接近，WCB 得分为 61.6% ± 0.6%，低约 7 个百分点，报告认为这主要源于模型更倾向于含糊作答而非知识缺口。在智能体基准上，Astra 在 ReproBAIT 达到已发表性能的 80-83%（GPT-5.6 Sol 为 63-69%），是首个能生成满足 in silico 可设计性阈值的 de novo 蛋白质设计的模型；无护栏版本还首次完整给出规避 DNA 合成筛查的复杂策略。
推荐理由第三方机构在发布前对 GPT-6 Astra 做生物滥用能力评测，给出了与上一代模型的逐项对比和拒答率数据。
研究者提出 TIER，一个用于评估 LLM 行为安全的威胁隐晦度基准，覆盖四个风险领域和四个威胁等级，从显式有害请求到复杂越狱。该基准用六标签行为量表和两个独立 LLM 评判器评估回答。在六个开源权重 LLM 上的实验显示，安全行为随威胁等级逐渐演变，而非直接从拒答跳到顺从；上下文类提示词产生最多样的行为，越狱则暴露最大的鲁棒性差距。攻击成功率相近的模型也可能呈现不同的回答分布，说明需要行为感知的 LLM 安全评测。
研究者提出 SEAV（Sequential Epistemic and Action-Level Validation），一个以验证为中心的越狱评测框架，把模型回复拆解为有序步骤，同时评估有效性与正确性，结合 LLM-as-a-judge 做语义解释和基于外部知识源的检索验证，判断生成内容是否事实正确、结构一致且能实际推进有害目标。作者指出既有评测依赖拒答行为、语义相似度和意图匹配启发式，偏重语言可信度而非正确性，导致看似合理但事实或流程错误的回复被标为越狱成功。
Failure-First 公布的首批托管样例中，MiniMax-M3 经托管的 OpenAI 兼容端点运行 LulzBench 全部 21 项良性底线对照，捕获 21/21、无供应商报错，其中 4 项遭拒答且均为真实的带理由拒答，三项涉及轻度恶习或社交劝说前提。同一道雪茄健康玩笑辩论题在一次采样中被完整作答、另一次却拒答，两次采样的 token 预算也不同，因此该不稳定现象无法由单次跑分定量其抽样方差，需做 n-of-k 重采样实验来锁定拒答率。
SecureBio 与 Anthropic 合作评审了其 2026 年 2 月风险报告的化学与生物（CB）风险章节，Anthropic 提供了未删节版本及 110 页补充材料，并在两个月内回应了七十多个后续问题。SecureBio 认同 Anthropic 的总体结论：Claude Opus 4.6 大幅促成灾难性结果的当前风险，在非新型 CB 武器生产上为“极低但不可忽略”，在新型 CB 武器生产上为“低风险但存在较大不确定性”。评审发现，作为主要 CB 风险护栏的拒答分类器在 SecureBio 的 BioTIER-refuse 基准上拒绝了 94.2% 的危险提示词，但建议随生物技术进展持续更新其训练宪法。评审还审查了用户豁免审查与监控流程，认为威胁行为者借此大幅提升 CB 武器生产的可能性不大但存在。SecureBio 表示此项工作未接受 Anthropic 资助。
推荐理由SecureBio 以外部评审身份复核 Anthropic 未删节报告，给出与厂商结论的异同及三条风险削减建议，可看第三方评审如何落地 RSP 条款。
SecureBio 发布 BioTIER（Biological Targeted Information for Exclusion and Refusal）基准，通过拒答行为衡量 AI 模型在生物领域安全与可用性之间的平衡。该基准包含 542 条由 15 位博士级专家撰写并经三轮共识验证的提示词，分为灾难规避（CA，249 条）、生物医学两用研究关切（BD，149 条）和良性相关生物学（RB，144 条）三档风险域，并拆分为 BioTIER-refuse 与 BioTIER-permit 两个评测组件。研究覆盖 10 家开发商的 52 个模型，时间跨度从 2022 年到 2026 年。在 BioTIER-permit 上结果较为一致，几乎所有模型都回答了几乎所有良性查询，最低仍有 75%。研究还发现过度拒答多发生在风险边界附近，而非真正良性的生物学问题。
推荐理由BioTIER 用 542 条专家提示词同时测拒答与过度拒答，并给出 52 个模型的安全与可用性权衡结果，可对照自家模型的生物安全护栏。
研究者提出多组项目反应理论（IRT）框架，把跨语言安全表现拆解为语言无关的安全鲁棒性、提示词固有难度、全局语言处理难度和提示词特定的跨语言安全差距四个潜在变量，以替代把多种因素混在一起的越狱成功率（JSR）。基于 MultiJail 数据集，团队评估了 5 个闭源模型家族共 61 个模型配置、10 种不同资源水平的语言，汇总 190 万条回复。探索性因子分析显示安全主要是一维的，模型拒答不同危害类型主要依赖共享机制。与低资源语言安全更差的预期相反，22 个模型配置在英语下比在低资源语言下更易被攻破；低资源语言产生的不确定回复（高熵）更多。高跨语言安全差距的提示词集中在 Theft、Weapons 等物理危害类别和较低资源语言中，该趋势通过跨数据集泛化得到验证。
研究者提出 TraceSafe-Bench，用于评估 LLM 护栏在多步工具调用中间轨迹上的安全性，覆盖提示注入、隐私泄露、模型幻觉、接口不一致等 12 类风险，包含 1000 多个执行实例。团队评测了 13 个 LLM-as-a-guard 模型和 7 个专用护栏，得到三点结论：护栏效果更多取决于结构化数据处理能力（如 JSON 解析），与结构化到文本基准强相关（ρ=0.79，p<0.01），而与标准越狱鲁棒性无关联；轨迹检测准确率不随模型规模单调提升，通用 LLM 持续优于专用安全护栏；在原生上下文范围内检测准确率随轨迹变长而提升，但在极端长上下文场景下因过度拒答而下降。该工作已被 COLM 2026 接收。