DefensesarXiv 2610.02869
AgentTrap：面向自主渗透测试 Agent 的有状态反馈欺骗蜜罐
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
- arXiv
- 2610.02869
- Published
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- coding agent
- Evaluated models
- AIDA, Claude Code, PentestGPT and others8
- AttacksMalicious use
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- AttacksarXiv 2610.01768
LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄
提出 LLMLeak，借合法网页抓取把 URL 中的秘密隐蔽外传
- arXiv
- 2610.01768
- Published
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- Application layer
- Setting
- coding agent
- Evaluated models
- Meta-Llama-3.3-70B-Instruct, Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, Meta-Llama-3.1-8B-Instruct and others18
- AttacksMalicious use
Abstract作者称第三方外传可发生于正常网页获取，防护需考虑工具请求而不只考虑提示注入。
LLMLeak 是利用网页获取请求携带预先编码秘密的隐蔽通道攻击。它关注恶意软件已能读取数据、却因网络限制或监控无法直接外传的情形。
- Risky behaviorarXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
- arXiv
- 2609.30266
- Published
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- Application layer
- Setting
- coding agent
- Evaluated models
- GPT-5.6-Sol, GPT-6-Sol, Opus-5 and others11
- AttacksMalicious use
- RiskDeception and scheming
- ComponentMonitors
Abstract论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
- DefensesarXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- Published
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- Application layer
- Setting
- Browser and computer use
- Attacker
- Black-box
- Evaluated models
- MATE-0.5B, MATE-1.5B, MATE-3B
- DefensesMonitoring and auditing
- AttacksMalicious use
- RiskDangerous agent actions
- ComponentMonitors
AbstractMATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
- AttacksarXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，检测代码生成基准样本是否泄漏进训练集
- arXiv
- 2609.09865
- Published
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- Model layer
- Setting
- coding agent
- Attacker
- Gray-box
- Evaluated models
- Qwen2.5-Coder (3B), CodeGemma (2B), DeepSeek-Coder (1.3B) and others5
- AttacksExtraction and theft
AbstractCGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
- DefensesarXiv 2609.01677
Skill-as-API：面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议
提出 Skill-as-API，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
- arXiv
- 2609.01677
- Published
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- Application layer
- Setting
- Multi-agent systems, coding agent
- DefensesInstruction–data separation
- AttacksExtraction and theft
- ComponentMCP and skills
Abstract协议把 skill 正文留在所有者侧，四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
- DefensesarXiv 2606.22673
Agent MechSuits：面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导
提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
- arXiv
- 2606.22673
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- coding agent
- Evaluated models
- LLaMA-3.1-8B, Qwen-2.5-7B, Gemma-2-9B
- DefensesInference-time intervention
- AttacksMalicious use
- ComponentMonitors
Abstract白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作，同时提高生成崩溃率。
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- Browser and computer use, coding agent
- Evaluated models
- Qwen2.5-72B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen3-32B and others12
- AttacksMalicious use
AbstractAgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- DefensesarXiv 2312.06632
用智能体控制化学科学中的 AI 风险：SciGuard 护栏与 SciMT 基准
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准，控制化学科学 AI 误用
- arXiv
- 2312.06632
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- science agent
- Evaluated models
- SciGuard (GPT-4), SciGuard (Gemini), SciGuard (Mixtral) and others5
- DefensesInstruction–data separation
- AttacksMalicious use
- ComponentGuardrails and judges
AbstractSciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体，而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识，同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介，把原则和指南放进短期记忆，把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆，再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具，或用 RAG 补法规片段，最后回答、追问或拒绝。
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