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。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向一批可信网络防御者开放，并参与美国政府的前置模型访问自愿流程，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。Argon 面向长周期复杂工作流，输出 token 上限从 64K 提升到 1M，在 DeepSWE v1.1 上取得 77.9%，在 LVBench 长视频理解上取得 91.7%，在 Zapier 的 AutomationBench 上以 51.3% 排名第一。
推荐理由Google DeepMind 在发布前公开了 Gemini 4 Argon 的分阶段开放安排与四类前沿安全措施，可对照其 Frontier Safety Framework 看能力与防护如何同步推进。
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。
作者提出 ORBIT，一个基于 UK AISI Inspect 构建的可配置多智能体安全与安全评测框架，用于在真实多智能体环境中联合变化攻击、防御与架构。框架允许配置通信拓扑、记忆、调度和智能体角色，支持四类威胁、四种防御策略以及非对抗性失败，基准套件覆盖浏览器使用、计算机使用、智能体编码、客服和协作分配五个场景族。核心发现是防御在不同威胁间不可迁移：在多议题编码任务中把被攻陷智能体的攻击成功率降低 60 个百分点的逐动作防御，对相互串通的智能体没有可测量的保护，且所测试的防御没有一个能泛化到全部攻击。作者还展示了安全与性能的权衡以及架构与防御效果之间的相互作用，并将 ORBIT 开源。
作者审计了一个针对工具调用型 LLM Agent 的间接提示注入（IPI）基准及其评测装置，归纳出四类缺陷：载荷静默未投递、按工具身份而非参数判定攻击成功、把误拒率与模型能力不足混为一谈、缺少审计轨迹。用同一批执行轨迹重新打分后，按工具身份判定的评分器报告 21.7% 攻击成功率，而按参数判定的真实值为 1.2%，虚高约十八倍；审计套件中 43 个攻击载荷有 39 个（91%）从未投递。修正后，此前报告攻击成功率 62.8% 的 llama3.1:8b 降至 0%（43 次攻击中 0 次得手），该模型在 41 次攻击中读到了注入内容、72% 的攻击场景完成了良性部分，但均未执行恶意指令；此前归因于 gemma4:12b 的“工具绑定障碍”也被证明是环境不匹配造成的假象。
推荐理由作者审计了一个 IPI 基准的评测装置，量化四类缺陷对攻击成功率的影响，并给出可复用的校验框架。
Cisco LLM 安全排行榜自 6 月以来新增 102 项评测，覆盖文本、图像、音频三种模态，模型总数达 136 个，并首次加入 55 个图像模型和 14 个音频模型。图像测试中，Google Gemini 3.1 Pro Preview 以 93.9% 的抗攻击率居首，Anthropic Claude Opus 4.5 以 93.7% 紧随其后，均属 85–100% 的“Excellent”区间；Mistral Magistral Small 2509 仅拒答 23.0% 的攻击。所有模型均在无额外护栏的基础配置下测试，新增模态切换可单独查看文本、图像或音频得分。
研究团队提出 RLCDAlignBench，在谄媚、越狱、欺骗、提示注入、幻觉、隐私侵犯、社会偏见、奖励作弊、隐瞒不确定性和权力寻求这十类对齐失败上评测经 RLCD 训练的模型 Jev，覆盖 44 个基准和 5 个目标模型。
研究者提出 PIDS-Bench，一个冻结的多轴基准，在固定阈值下同时评测提示注入检测器的攻击检测能力与良性误报行为，覆盖分布内输入、模仿注入结构但无恶意的 hard-benign 提示、混淆攻击以及领域和结构分布偏移。评测涵盖七个检测器（学习型基线、外部提示注入分类器、广义安全对比模型）以及一个基于规则的下界参考。多轴评测暴露出聚合 F1 掩盖的失效模式：在留出集上 F1 超过 0.98 的检测器，仍会把来自公开语料、限定于安全相关内容的良性子集约三分之一误判。在完整阈值扫描和五个训练种子上，没有内部检测器能在该压力分布上同时满足 F1 >= 0.95 与 hard-benign FPR <= 0.10。
作者发布 AgentDrift，一个包含 12,536 条合成工具调用轨迹的基准，覆盖五个 Agent 领域，71,024 个步骤每步标注为良性、注入点、被劫持或注入失败四类之一。语料含 4,000 条良性、5,536 条受攻击、1,500 条失败攻击和 1,500 条困难负样本轨迹，受攻击轨迹遵循三种合规模式，其标签串符合给定的正则文法；失败攻击保留被 Agent 抵制的注入，困难负样本则是形似攻击的合法内容，检测器需区分尝试与成功、偏离与新异。轨迹由单一开源模型按类别特定协议生成，经封闭词表结构校验器约束、LLM 评判器筛选，并对 1,200 条轨迹人工审计，作者指出 LLM 评判器本身被困难负样本骗过。
研究者提出 LongPIBench，一个覆盖论文评审、简历筛选、代码审查和邮件摘要四个真实场景的长上下文提示注入评测基准，每个场景包含合成数据集与真实数据集，上下文长度从数千到数万 token。评测显示，在无防御时简单启发式攻击即可取得高攻击成功率，例如 Combined Attack 在合成论文评审数据集上 ASR 达 100%；作者新提出的 Authority spoof 攻击在所有启发式攻击中 ASR 最高，在 GPT-4.1 和 GPT-4o 的论文评审与简历筛选任务上超过 0.75。基于 GCG 的优化攻击效果更强，在论文评审和简历筛选上 ASR 达 1.00。作者指出，注入位置在文档中部或末尾时 ASR 更高，且单个注入提示可同时实现多个对抗目标。代码与数据已开源于 GitHub。
推荐理由长上下文场景下防御几乎失效的实测数据，为部署长文档处理流程的团队提供了重新评估护栏的参照。
安远AI在2026年7月19日的世界人工智能大会上发布前沿AI风险监测平台2.0，包含风险指数2.0版、2026 Q2风险监测报告和前沿AI风险测评基准数据库三项更新。本期报告首次采用风险指数2.0版框架，将能力分对风险指数的影响从线性改为指数关系，把安全分拆分为基础安全分、越狱安全分和篡改安全分，并引入能力黄线与风险黄线，同时首次引入前沿越狱攻击技术。报告覆盖13家AI公司在2025Q3到2026Q2发布的47个前沿模型，包括GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok 4.3、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max等。报告向模型开发者、AI安全研究者和政策制定者提出了相应建议。
Anthropic 的 Boris Cherny 表示，Opus 5 是他们目前最难被提示注入的模型，这一结论写在 System Card 第 73 页，依据是提示注入评测与红队测试结果。他认为这一信息在 System Card 中被埋得较深，但比各项评测分数更令他兴奋。
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。
Anthropic 发布 Claude Opus 4.5，称其为“全球最强的编程、智能体与计算机使用模型”，上下文 200,000 token、输出上限 64,000 token，定价 $5/$25 每百万 token。作者在 Claude Code 中实测该模型完成 sqlite-utils 的 20 次提交、39 个文件改动，但预览到期切回 Sonnet 4.5 后进度未变，难以确认能力差异。Anthropic 称 Opus 4.5 抗提示注入强于任何前沿模型，但作者指出单次注入仍有 1/20 成功率，十次尝试可升至 1/3。