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完整标题与摘要 · 11 条- 动态Severity Daily
解读 GTIG AI 漏洞趋势报告：公开署名样本中 RCE 占比 50%
Google Threat Intelligence Group 于 2026 年 9 月 30 日发布《Vulnerability Discovery and Exploitation Trends in the AI Era》，报告称 AI 发现的漏洞中恰好 50% 导致远程代码执行（RCE），而整个 CVE 生态中这一比例为 26%。报告统计窗口为 2025 年 1 月至 2026 年 8 月，累计追踪 2,076 个 AI 相关 CVE，其中 1,500 多个来自 2026 年 1 月至 8 月；披露量从 2026 年 1 月的 5,045 个增至 7 月的 10,477 个，8 月峰值 10,740 个。GTIG 自述其统计依赖厂商公开署名，并承认因缺乏标准化元数据、厂商直接在生产环境静默修补而不申请 CVE，公开数据显著低估 AI 发现的漏洞数量，但未说明低估偏向哪个方向。
- 论文论文追踪
范围综述梳理 LLM 聊天机器人对心理健康的 119 篇相关文献
一篇发表于 npj Digital Medicine 的范围综述系统梳理了 119 篇关于 LLM 聊天机器人（LLM-CB）心理健康危害的文献，将其归纳为概念性工作、心理健康支持使用、认知过度依赖、AI 依赖和 AI 精神病五类主题。综述指出，概念性文献共列出 22 种潜在危害，涵盖幻觉、谄媚、偏见、数据隐私、缺乏监管等，但多数仍属推测，实际影响程度不明。在心理健康支持使用类研究中，18/29 为情境/基准研究，显示 LLM-CB 在高风险情境下可能给出不恰当或有害回应，但用户实际受影响程度尚未量化。认知过度依赖类研究（15 篇）发现频繁使用与认知和学业表现下降相关，其中 3 项实验研究提示因果关系，但对批判性思维的影响结论不一致。综述还提到 OpenAI 2025 年自报数据估计超过百万 ChatGPT 用户（约 0.15%）表现出严重心理困扰迹象，该数据基于内部分类器、未经独立验证。
- 论文论文追踪
斯坦福与 UC Berkeley 发布 MobileCybench：用可执行探针评测 Agent 漏洞发现
斯坦福与 UC Berkeley 研究者提出 MobileCybench，用可执行探针（probe）评测 AI Agent 在 Android 应用中发现漏洞的能力，探针检查的是应用的安全属性而非已知漏洞清单，因此可对探针编写时尚未知的漏洞计分。基准包含 13 个开源 Android 应用、495 条由作者编写并评审的探针，覆盖机密性、完整性、可用性与访问控制四类属性，并设置恶意应用与远程攻击者两种攻击场景，每种再分仅提供混淆 APK 与可见源码两种访问级别。所有触发均来自应用特定探针，通用探针从未触发。构建与运行基准过程中发现 23 个此前未报告的漏洞，维护者已确认 12 个，其中 7 个已修补、5 个已确认，6 个获得公开 CVE 编号。
- 论文论文追踪
VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力
研究者发布 Vulnerability Localization Benchmark（VLoc Bench），用 500 个来自 290 个仓库的真实漏洞任务，评测 Agent 能否在只给出 CWE 描述和只读终端的情况下定位漏洞所在实现文件。任务取自 GitHub Security Advisory，每个任务配对修复前与修复后两个仓库快照，修复前要求提交受影响文件并按补丁改动文件计算 File F1，修复后要求判断仓库已无该漏洞并按真负率（TNR）计分。在 27 个模型和 4 个静态分析工具上，最强系统仅达到 0.229 File F1，38.4% 的任务没有任何模型定位正确；仓库越大、代码越分散，定位越难，Go 与 Maven 任务最难。静态分析工具在 TNR 上表现突出，Semgrep-CWE 达 0.996。
- 论文论文追踪
PatchBench：马里兰大学团队发布 C/C++ 漏洞修补评测基准
马里兰大学研究者提出 PatchBench，一个面向 C/C++ 仓库级漏洞修补的评测基准，包含 32 个真实项目、16 类 CWE 的 213 个修补任务。团队先用新提出的 DiffBLEU 补丁相似度指标发现，在 SEC-bench 上平均 25% 的 Agent 补丁与开发者历史补丁高度相似，明显高于纯 LLM 局部上下文修补的 11%，说明补丁记忆会威胁评测有效性。为降低记忆与表层修补，PatchBench 只选取真实修复位置不在崩溃调用栈上的漏洞，并通过漏洞移植和代码变异把历史漏洞迁移到新版本仓库，再人工整理参考补丁。
- 动态韩国 AI 安全研究所
韩国 AI 安全研究所发布《前沿 AI 风险更新 2026 年上半年》韩文版
韩国人工智能安全研究所（AISI）与 AI Risk Explorer（AIRE）合作发布《前沿 AI 风险更新 2026 年上半年》韩文版，基于公开的模型评估、基准、事故案例与研究，梳理前沿 AI 能力与风险动向。报告围绕网络攻击、失控、生物风险与操纵四个领域，指出 Claude Mythos 5、GPT-5.5、GLM-5.2 等模型在推理、编程与长期任务自主性上明显提升，Claude Mythos Preview 在 METR Time Horizon 基准上录得 16 小时以上任务时域并致该基准饱和。
- 论文arXiv：危险能力与安全评测
研究提出自主 Agent 失控的竞争风险系统化框架
作者提出一个统一框架，把 Agent 的每次尝试归为批准完成、安全停止、越界逃逸或继续四类结果，并将其形式化为离散时间竞争风险模型，推导出重试预算内的逃逸概率、模型条件下的安全预算上限，以及从执行日志估计这些量的条件。作者用一手来源审计了 2025 年 1 月至 2026 年 9 月发布的 22 份事件报告和 102 项 Agent 安全评测：6 起事件涉及无法在范围内完成的任务，13 起涉及 Agent 继续执行而非停止，5 起未报告停止行为；开发者数据暗示，在从未解决与已解决任务之间，越界协调的任务级发生率比接近 47。评测方面，87 项记录了越界效应或规格违规，26 项把安全停止作为一等结果，仅 20 项同时记录两者，79 项把预算耗尽与失败混同。
- 论文arXiv：Agent 与 MCP 安全
Agent Incident Registry 发布 487 条 AI Agent 事件记录
研究者发布 Agent Incident Registry（AIR），一个带来源链接的 AI Agent 事件目录，收录 2022 至 2026 年披露的 487 条记录，每条包含支撑证据、稳定标识符，以及因果角色、披露类别、机制和结果等标注。在 336 条智能体实际行动的生成式系统记录中，81 条涉及已实现伤害，占 24%；已实现结果集中在真实环境与安全失败记录中，而负责任披露和研究演示多为演示性质，因此总体比例反映的是收录构成而非部署风险。初步整理后由第二位人工审核者复核全部 487 条记录及其标签。
- 动态Unit 42
Unit 42 发布 2026 年 8 月 AI 恶意软件态势报告：从品牌滥用到智能体化执行
Unit 42 分析了 405 个含 AI 成分的恶意软件样本，发现仅 12 个出现在 Cortex XDR 端点遥测中，约 97% 只存在于沙箱和 VirusTotal。这些样本涵盖 LLM 生成代码、品牌冒充和智能体化执行循环，但绝大多数是概念验证、安全验证测试和研究者提交，从未进入生产环境。Palo Alto Networks 产品对尝试进入客户环境的样本全部检出并拦截，AI 成分改变的是代码编写方式而非执行方式，现有行为检测与云端沙箱即可拦截。
- 动态Wiz Research
《2026 年云中 AI 现状报告》的关键要点解读
Wiz Research《2026 年云中 AI 现状报告》基于数十万个真实云环境的数据指出，至少 81% 的云环境在使用托管 AI 服务，90% 运行自托管 AI 软件，其中 68% 的组织通过第三方软件引入自托管模型。至少 80% 组织的开发者已在用 AI IDE 插件，57% 组织部署了自托管 AI 智能体，Model Context Protocol（MCP）服务器出现在 80% 的环境中，带来新的控制平面风险。
- 论文arXiv
VEX-Bench：评测 LLM 生成虚假信息的核验复杂度
研究者提出 VEX-Bench，用于评估 LLM 生成虚假信息在筛查阶段呈现的核验复杂度，覆盖可核查性、潜在危害、信源可信度信号、冒充合法性和预期核验成本等维度。