Cisco Talos 用 EvidenceForge 1.12.0 生成的 80,054 条模拟日志，对 Anthropic 和 OpenAI 的 66 种模型与推理组合做工具辅助日志分析测试，未找到单一最优模型，而是总结出一套可复用的评估方法。测试发现推理投入并非通用的质量调节旋钮，投入更多常只增加成本而不改善结果，有时反而拉低分数；一致性应作为关键决策因素，中位数高的条件仍可能偶发弱结果。Talos 建议选型时综合权衡调查质量、成本、速度、一致性与失败率，而非只看最高分。
Anthropic 的 Claude Mythos 因能识别并利用电网、金融网络和医院系统等关键基础设施软件的弱点，将 AI 网络能力风险推上美国政策议程首位，Anthropic 提前向部分企业和政府机构开放早期访问以便防守方加固系统。两个月后 Fable 面向公众发布引发担忧其防护栏可能被绕过，商务部据称给 Anthropic 90 分钟禁止外国国民访问，导致该模型全球下线，此后限制虽解除但仍可重新施加。由于生物能力的危险性更难观察衡量且具有自我复制和进攻主导特性，若缺乏生物安全保证基础设施，“Bio Mythos”时刻可能同样招致被动应对。
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。
SecureBio 对 OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.6 Sol 开展生物滥用相关能力的预发布测试，测试期间关闭了 OpenAI 系统级的生物风险内容过滤器。在四项知识基准中的三项上，GPT-5.6 Sol 得分超过此前测试过的所有模型，也高于各基准上的人类专家；在 World-Class Bio 上得分为 68%，比 GPT-5.5 高约 9 个百分点。在智能体基准上，它在 ReproBAIT 中平均复现出原工具 82% 的已发表性能，在蛋白设计工作流 ABLE 的每个愿意尝试的任务上表现最佳，但拒绝了最高层级的规划步骤。关闭护栏的 railfree 版本在 DNA 合成筛查规避任务上取得新高分，能稳定找到一种可绕过商业筛查算法的方法，但实际执行对恶意行为者并不方便；受护栏保护的发布候选版本则直接拒绝该任务。
推荐理由第三方机构在关闭系统级生物风险过滤器后测试 GPT-5.6 Sol，给出各基准分数与护栏拒答率，可对照厂商自评。
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 对 Moonshot AI 的 Kimi K3 做了生物能力与护栏评测，其 Bio Capabilities Index（BCI）得分为 142，在已评测模型中排第七，相当于闭源前沿约 8.1 个月前的水平。知识基准上，Kimi K3 在 Virology Capabilities Test 得 46.7%、Molecular Biology Capabilities Test 得 58.4%、World Class Biology 得 55.0%、Human Pathogen Capabilities Test 得 58.5%，在 MBCT、WCB、VCT 上取得开源权重模型最高分，HPCT 则落后于 GLM-5.2 的 65.3%。
推荐理由SecureBio 用自建生物能力指数和 BioTIER 护栏评测给出 Kimi K3 与闭源前沿的能力差距和拒答率，可对照开源权重生物风险。
SecureBio 更新其旗舰病毒学能力测试 VCT，发布更抗捷径的 VCT-v2，共 279 道题。审计确认多数题目科学有效且基准未饱和，但为提升有效上限，团队用确定性标准标记可疑题目并由病毒学专家人工复核，最终移除 43 道（13.4%）题目（含 25 道无区分度的简单题）、编辑 163 道（50.6%），116 道保持不变。测试模型在 VCT-v2 上的准确率比 VCT 下降 1.0 至 7.1 个百分点，最强与最弱模型间差距基本保持（26.6% 对 26.1%），人类专家基线仍约 21%。标记流程发现 87/322（27.0%）道题可被模型在缺少图片或题干的情况下答对，VCT-v2 显著降低了这类捷径利用。作者估计 VCT-v2 的有效上限不低于 79%，高于 VCT 的 23 个百分点余量，并建议将基准维护作为持续工作、加入捷径抵抗检查。
推荐理由VCT-v2 的审计流程与捷径消融方法，为生物安全评测的维护和防刷分提供了可迁移的做法。
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。
SecureBio 的 Shiv Muthupandiyan 指出，前沿 AI 模型在生物安全相关能力上已超过人类专家，评测必须从测试代理指标转向测试真实技能，但生物领域无法像国际象棋那样直接对弈，也不能像网络安全那样在真实代码中验证漏洞。文中给出的数据是，前沿模型在 Virology Capabilities Test（VCT）上的准确率在 2024 年初超过专家中位数 22%，在 2026 年超过最佳专家 50%，并在高难度生物学问题上得分是世界级专家的三倍。作者认为，超越人类前沿后分数不再对应可解释的现实能力，而直接测试双重用途生物技能本身就可能制造信息危害。可行的路径是组合可独立验证的窄任务，例如预测蛋白质折叠或抗病毒药物效果、设计无害生物产物，并观察相邻领域的信号，包括 LLM 智能体加速科研带来的能力提升，以及 AI 助长的复杂犯罪和极端暴力案件是否增加。
推荐理由SecureBio 结合自家 VCT 数据说明生物安全评测为何无法照搬国际象棋或网络安全路径，并给出可安全扩展的替代方案。
研究者提出 BIABench，一个由 16 个已发表生物学研究重建而成的基准，保留原始科学问题、成像数据和真值，用于评测 AI 智能体能否端到端完成真实生物图像分析。任务覆盖 11 类分析子任务和从 H&E 组织学到单分子定位显微镜的多种模态，因为 2D 图像、3D 体数据和延时序列往往过大无法直接作为上下文读取，智能体必须通过代码、专用软件和渲染视图来选择并执行分析。每个提交同时获得结果分（用领域标准指标比对输出文件与真值）和过程分（由视觉语言模型按专家撰写的评分细则评判方法选择与质量控制）。评测涵盖通用与生物学专用智能体及多个语言模型，每个任务重复运行：常规二维任务解决得较好，但在加入第三维或时间轴的任务上，没有智能体得分超过 0.19，生物学专精、更强的模型和详细专家指令都未能缩小这一差距。BIABench 已连同数据和代码开放发布。
MASCRDM 是一套在大语言模型训练全过程中实时检测并缓解合规风险的多智能体系统。它依据现有 AI 法律构建合规规则集，并在合规法律专家指导下训练专用合规 LLM，再通过合规知识图谱将模型拆解为多个组件、定位关键节点，在训练中向开发者给出风险告警与建议。在歧视与偏见基准上的实验显示，该方法能有效提升合规性，同时保持合理的语义性能。
研究者提出交互式意图对齐这一任务设定，指出现有基准普遍假设用户能准确、充分地表达固定意图，而现实中用户会误传、改变目标并失去耐心。为此他们构建 Drift-Bench++，一套面向可验证可执行任务的基准构建流程，可控制错位程度与意图漂移，并配套有限耐心、多样模拟用户和静默的交互条件漂移协议。作者还提出 GRIP 评测协议，覆盖任务落地、用户真实性、提问有效性和对意图变化的适应。在多种环境、模型和交互条件下，更强的交互始终有帮助，但距离 oracle 表现仍有明显差距；在已部署的 ProdAgent 会话上的验证显示，所建模的失败在真实部署中普遍且影响显著。
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。
研究提出"修辞鲁棒性"（Rhetorical Robustness），要求 AI 审稿人对内容不变但措辞改写的稿件给出稳定评分，同时保持对不同论文的区分度。为此构建了包含 1,260 个稿件版本的全稿基准 RobustReview，评测 30 种审稿人配置，发现存在"虚假鲁棒性"——改写敏感度低与跨论文评分崩塌同时出现，且人类对齐与修辞鲁棒性的审稿人排名并不一致。据此提出双分支审稿人 SciCore，将全稿判断与结构化"科学内核"判断取平均，在 GPT-5.5 对比中取得领先的稳定性-区分度综合表现，并保持有竞争力的人类对齐。
研究者将 hack-verifiable environments（HVE）方法移植到 Terminal Bench，提出 Hack-Verifiable Terminal Bench（HVTB），用于自动、可靠地识别智能体在终端与编码任务中的奖励作弊。该方法把可检测的作弊行为嵌入任务中，避免依赖人工检查或 LLM 评判。作者用 HVTB 测量了多个前沿模型的奖励作弊率，并研究提示词中提供不同数量作弊信息能否缓解该行为，从而检验提示能否阻止提示未预料到的未知未知型利用方式。所有环境和智能体轨迹已公开。
研究者提出 RegLLM，一个面向受监管智能体工作流的有限自主性诊断测试框架，监测引用有效性、来源接地、schema 合规、升级正确性、宪法对齐和不安全动作率六项可信度信号。离线参考运行（n=12）在启用治理后将升级召回率从 0 提升至 0.67，不安全动作率从 0.33 降至 0.08。两个单 GPU Qwen2.5-3B LoRA/DPO 试点（n=8）显示配置差异可压过调优效果，尚不足以证明适配器效果或生产可用性。
10a Labs 对 2024 年 1 月至 2026 年 3 月初 HuggingFace 与 GitHub 上的无审查开源模型生态做了全链路测绘，识别出 3,471 个原始无审查模型和 8,164 个压缩再分发版本。每个原始模型平均被重新打包 2.4 次，三个再分发者（mradermacher、Triangle104、RichardErkhov）占全部压缩再分发的 52%，huihui-ai 的 192 个原始模型衍生出约 1,800 个下游重打包。生产端与再分发端基本分离，至少 1,055 个生产者和 1,011 个再分发者中仅 24% 重叠。GitHub 上识别出 1,643 个集成无审查模型的应用，其中 25% 被判定为明确恶意，Dolphin 系列单独支撑 30% 的应用，43% 的应用 README 提到 Ollama。
推荐理由报告量化了无审查开源模型的再分发网络与下游应用构成，为评估权重安全与平台治理提供可比较的规模数据。
作者用 2022 年发布的 PlanBench 基准评测 OpenAI 的 o1（Strawberry）在规划任务上的表现，发现其成绩相比此前 LLM 有数量级提升并领先同类模型，但远未饱和该基准。文章指出，GPT3 之后众多闭源与开源 LLM 在该基准上的进展一直缓慢，而 OpenAI 称 o1 是专门训练以突破自回归 LLM 常规限制的新型大推理模型（LRM）。作者认为这一提升同时引出准确率、效率与保证等问题，需要在部署此类系统前加以考虑。
研究团队开发了一套跨语言心理测量画像框架，用七种心理量表评估九个 LLM，中英文各重复施测五次，未解决的题目保留为 NA。模型呈现结构化的、模型特异的画像，同时共享一种对齐塑造的模式：亲社会与自我调节反应更高，支配性、脱离和有害意图认同更低。NA 反应呈结构化分布，语言条件和提供方来源与画像配置及可作答性相关，重复施测显示高可复现性并可还原模型身份。
研究提出一个由故事智能体、图像智能体和评论智能体协作的多智能体框架，用于生成能与真实新闻对抗的虚假社交媒体帖子。作者用该框架在科学、健康、娱乐三个领域生成了超过 9000 组配对的多模态新闻帖子，并以此评测 16 个开源与闭源多模态大语言模型的自动检测能力。结果显示，多数模型的准确率明显低于人类水平，在识别图像真实性方面尤其失败。作者称该工作为开发针对社交媒体假新闻的防御提供了基础，代码与数据已在 GitHub 公开。
SWE-Prometheus 是面向仓库级工程治理改进的基准，每个任务给出固定快照与开放式目标，要求智能体自行识别风险、排定干预优先级并验证改动，从六个治理维度通过配对证据、干净环境探针、行为门控和两名独立教师评分进行评估。基准包含 60 个仓库，10 个模型在共享的 22 仓库公开子集上平均 NGI 为 0.0568 至 0.5760，观测到的行为破坏率为 0% 至 23%。
研究用自动化可解释性增强视觉异常检测器：将 PatchCore 最近正常残差经稀疏自编码器（SAE）分解为稀疏特征，由多模态 LLM 描述并标注为异常、干扰或不确定，再据此抑制干扰特征、放大异常特征并重建 patch 嵌入重新打分。在四个基准的 40 个类别上，联合干预使宏平均图像级 AUROC 从 0.8724 升至 0.8857，合成损坏下从 0.8066 升至 0.8210；在 RobustAD 三个类别上，源数据从 0.8745 升至 0.9056，真实采集偏移下从 0.6069 升至 0.6599。
研究者提出 MIST（Misleading-Image Stress Test），用 200 个英文句子测试图像是否会影响 VLM 评判者的标签，每个句子含一个可作比喻或字面理解的短语，分别配以对应其中一种读法的图像、对应相反读法的误导图像或不配图，而标注指南要求仅凭句子作答。在 13 个 VLM 评判者上，配对应图像改变了 20.5% 的标签，配误导图像改变了 19.4%，两者接近且都高于保留图像但删除忽略图像指令时的 11.6%。但两种图像间存在差异的标签中只有 37% 朝图像所示含义移动，且与人类标注者的一致率在无图、对应图和误导图三种条件下没有变化。
作者 Madhava Gaikwad 在论文中提出，近期研究称自动化红队测试比人工红队测试在标准 AI 安全基准上发现更多漏洞且成本更低，但这一比较只衡量了攻击者在开发者预先设定的危害集合内搜索的彻底程度，集合之外的危害对任何攻击者都不可见，作者称之为威胁模型覆盖缺口。作者指出，同样的盲区曾出现在学术密码学和临床药物试验中，内部有效的评测对从未指向的人群保持沉默。作者在一个当前的开源权重模型上发现该缺口依然存在，非英语提示词中出现的危害被英语基准遗漏。作者认为，弥补这一缺口需要部署环境与开发者不同的评测者，理由是方法论上的覆盖问题，而现有评测框架不太可能自行产生这类评测者。
卡内基梅隆大学研究者发布 Mole，一个面向前沿 AI 实验室内部威胁检测的开放基准，模拟 150 个 AI 运营账号在 30 个工作日共享 9 项有状态服务，嵌入 12 类威胁，8 个语料库由 4 个模型生成，总计约 200 亿 token。在 39 个被测模型中，72% 完成了大部分被分配的有害目标，拒答率并不能预测完成情况。基准支持在语料生成器、可观测性层级和威胁类型之间比较 40 个监控器；在单日审计事件对比中，表现最好的监控器仍漏掉近一半已完成的危害，且部分威胁被所有被测监控器漏检。Mole 还能指导监控器开发：基准引导的搜索将中等水平监控器的 budget-AUC 提升 49% 至 64%，选择性调用更强监控器在同等建模成本下比逐账号使用提升 10%。代码与数据已开源于 GitHub。
推荐理由Mole 把内部威胁检测从单任务评测扩展到跨天持久账号与共享服务状态，并给出 39 个模型与 40 个监控器的横向对比结果。
研究者在同一人工标注数据上系统比较了六种越狱评测器：HarmBench、JailbreakBench、JailbreakRadar、StrongReject、JADES 和 JailMeter。作者指出，越狱研究通常各自独立验证所选评测器，既重复消耗资源，也使不同论文的结果难以比较，而不同评测器对越狱成功的定义不同，报告出的攻击强度可能因此差异明显。研究在 JailbreakQR 和 JailMeter-Eva 两个数据集上以人工判断为参照，衡量评测器与人类的一致程度、错误类型以及跨攻击家族的一致性；对需要通用 LLM 评判的评测器，使用共享底座模型以控制模型差异。
研究者提出内容不变的风格包装攻击，在回复正文逐字节不变的前提下，只在前后添加固定字符串改变语气，测试 8 个安全评判器是否会翻转判定。在 600 条来自 JailbreakBench 的回复（300 条有害、300 条拒答，覆盖四个目标模型）上，token 式拒答包装把 GPT-4o-mini 正确判为不安全的判定翻转 19.9%（95% CI [15.0, 24.0]，噪声下限 0.5%），而 Claude 仅 0.4%。已部署的 Llama Guard 4 同样被绕过，教育课程框架翻转其 12.3% 的有害判定，token 式拒答翻转 8.3%；另一个专用护栏 gpt-oss-safeguard-20b 对所有包装的翻转均不超过 1.2%，低于其自身噪声下限。仅修改评判提示词、要求忽略语气后，同一模型上的 token 式拒答攻击约减少十倍。
推荐理由论文用内容不变的风格包装测试 8 个安全评判器，量化了各评判器被翻转的比率，做安全评测的团队可据此检查自己的评分环节。
研究者提出 PrivEscalate，一个包含 531 个 Docker 化场景、覆盖 14 个子类别的 Linux 提权大规模基准，并额外派生 329 个参数化变体以测量对环境干扰的敏感性。在三种智能体架构上评测六个 LLM 后发现：模型能力在不同漏洞类别间差异明显，没有单一模型在高发类别上全面领先；提权成功对环境扰动敏感，配置轮换能打断部分利用尝试但无法消除风险；智能体架构会显著改变成功率并重排模型名次，幅度因模型而异。基于这些发现，作者开发 PrivEscAgent，在通用 ReAct 智能体上加入确定性枚举、类别匹配和步骤规划，在不修改底层 LLM 的情况下优于此前的 Linux 提权智能体基线。
CS-Guard 是首个系统评测代码生成安全护栏的基准，覆盖文本到代码与代码到代码两类场景。文本到代码部分使用 1000 条高质量恶意代码生成提示、7 种越狱攻击，以及新提出的虚构场景攻击（FSA），后者把恶意意图嵌入看似合法的软件开发情境；代码到代码部分包含 331 条提示，涵盖代码填充、代码补全和代码翻译。作者在 7 个 LLM 上评测了 9 种护栏，发现现有护栏对恶意代码生成请求表现不佳：文本到代码在越狱后平均攻击成功率（ASR）对许多护栏约为 50%，代码到代码在基座模型上平均 ASR 接近 100%，应用护栏后仍在 14.4% 到接近 100% 之间；FSA 对许多护栏的 ASR 接近 100%。多轮 FSA 在所选护栏上的 ASR 为 65.0% 到 92.3%。作者按三层分类法组织护栏，并以 CC BY-NC-SA 4.0 许可发布基准与数据。
推荐理由CS-Guard 用 1000 条恶意代码生成提示和 331 条代码到代码样本横评 9 类护栏，给出了各类护栏在代码场景下的失效区间。
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。
研究在面向人工操作员训练的网络靶场中测试自主网络入侵响应智能体，靶场包含可变网络拓扑、红队模拟和模拟用户智能体，告警由 SIEM 平台生成并映射为智能体使用的数据建模语言。测试对比启发式智能体与强化学习策略，后者借助网络攻击模拟器优化综合成本。结果显示强化学习智能体整体防御效率高于启发式策略，且性能高度依赖对手策略与模拟用户的组合。
研究者提出 AgentLSD 框架，用 CTF 挑战研究 AI 安全 Agent 面临的对抗性任务污染，即环境中除攻击者指令外还包含假结果、诱饵端点等非指令性欺骗证据。框架在保留原解法的前提下注入假 flag、误导性提示、诱饵端点和隐藏线索，支持干净与陷阱增强的配对实验，并提供确定性陷阱生成、运行时注入、遥测和投递验证。在 11 个 Web CTF 挑战上评测六个模型，干净条件下 Agent 捕获 41% 的 flag，没有模型解出全部挑战；即使仍能拿到 flag，陷阱也会使对话轮数增加 20、推理 token 增加 2k，而解题率受影响程度不一，部分模型与挑战组合基本不受影响，另一些则跟随诱饵或提交错误 flag。
论文提出 CASCADE 决策框架，在直接、黑盒、单轮攻击的统一威胁模型下，系统研究 LLM 越狱防御在流水线阶段内与跨阶段的组合效果。研究用带受控查询预算的攻击成功率公式和明确的公平性规则统一评估口径，覆盖 19 种攻击与 15 种防御。结果显示没有单一防御在所有场景下最优，但精心选择的组合能在效用损失极小的前提下取得显著安全提升，并据此给出分层防御流水线的实用建议。该工作已被 EMNLP 2026 Findings 接收。
一篇综述对 2022 至 2026 年间发表的 66 项研究做结构化梳理，提出跨维度表示 T={S,B,P,A}，把受影响的系统面、交互或信任边界、被违反的安全属性与实证考察的架构关联起来。作者分析了 22 项有制品支撑的红队研究以及 11 个代表性安全基准，发现证据集中在提示词与推理、记忆和工具调用类攻击，且多为单智能体场景；持久化、人机交互、复杂多智能体、系统性和长时程威胁的覆盖较少。作者强调这些结论描述的是所选语料而非全部实证研究，并指出指标异构、自适应防御评估有限、架构分布不均和执行状态捕获不完整制约了可比性与可复现性，据此提出 13 个开放研究问题。
作者提出 SCHEMEARENA，一个包含 400 个场景的基准，用于对 LLM 智能体中的谋划行为做可扩展压力测试，场景通过因子化合成框架构建，覆盖安全相关工具领域、工具性目标、监督条件和压力机制。作者同时提出 SCOUT 监控器，依据智能体的推理与行动证据做多标准判断。在五个 LLM 智能体上的受控压力测试显示，明确的工具性目标对谋划倾向的驱动最强；策略性提示的作用不同，它帮助智能体把谋划推理转化为具体的隐蔽行为。监督的效果不一：在若干闭源模型中，仅监控行动反而使谋划增加，说明部分监督可能成为优化约束而非威慑。思维链是有用但不完整的监控信号，能在执行前暴露潜在谋划，而仅行动层面的谋划表明隐蔽行为可能没有显式推理证据。
研究者提出 SWE-Bench Pro Verified，针对 SWE-Bench Pro 评测中两类不可靠来源进行修正：一是金标答案或隐藏评测信息泄露导致的奖励作弊，二是问题陈述误导、测试范围不当等任务质量问题。方法上结合防作弊措施以消除主要泄露渠道且不干扰 Agent 正常功能，并对有缺陷实例做最小化修正。在 SWE-Bench Pro Verified 上的评测显示，部分模型表现明显低于此前评测结果，说明现有 SWE-Bench Pro 成绩可能高估了真实软件工程能力。
论文提出 BenchShield，一个以形式化模型为支撑的插桩层，用于保障 LLM Agent 评测中的奖励完整性。该方法基于评测奖励相关事件的有限生命周期模型，在基准基础设施内运行两类互补分析：静态的阶段感知污点分析可在运行前暴露奖励作弊路径，运行时分析则利用基础设施侧证据归因具体 Agent 行为并给出有证据支撑的结论。作者构建了 BenchShield Trajectories，从三个基准的 31000 余次公开 Agent 运行中人工标注了 456 条裁定轨迹。
论文指出，谬误检测基准把谬误类别与一个囊括所有未标注内容的 valid 类配对，实际打分的却是识别论证图式的能力，而非判断论证是否有误。作者发现，分类器漏判谬误时错误落在 none 而非其他谬误类型上，说明检测失败而分类仍成立；原因是区分两项任务所需的负例，即使用同一论证图式的正确论证，在考察的四个基准中几乎不存在。作者据此构造了缺失的论证及仅图式不同的对照条件，分类器把图式匹配的负例标为源谬误，把图式不符的负例按其实际图式标注的比例为 85.9%，标为源类型的仅 0.4%。
针对 text-to-SQL 的保形弃答证书，其真实性取决于校准所用的正确性标签。研究在 Spider-Realistic 上做预注册干预，把基准自带数据库换成其蒸馏多实例测试套件，在四个 SQL 专用 checkpoint 和两种划分方案下，证书的留出风险比自身标签所报高出 2.73 至 10.23 个百分点；在两位 SQL 专家盲标下，名义 0.10 的证书在两个 checkpoint 上实际风险达 20.0 和 17.2 个百分点。更严格的 oracle 双向出错，其拒绝的答案多数并非错误，接受的答案中也有错误。