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
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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
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- 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
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- 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
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- 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 2608.27439
RedEvoAgent：以经验驱动技能演化的自动红队智能体
提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
- arXiv
- 2608.27439
- Published
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- Application layer
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- coding agent
- Attacker
- Black-box
- Evaluated models
- MiniMax-M2.5, DeepSeek-V4-Flash, Qwen3.5-35B
- AttacksJailbreaks
- TechniqueAutomated search
AbstractRedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
- AttacksarXiv 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
- Published
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- Application layer
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- coding agent
- Attacker
- Black-box
- Evaluated models
- Minimax-M2.7, Kimi-K2.6, Deepseek-V4-Pro and others5
- AttacksPrompt injection
- TechniqueAutomated search
Abstract论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
- AttacksarXiv 2607.03968
The study reveals workflow-level jailbreaks in IDE programming agents: GitHub Copilot generated harmful content across four backends at 816/816
提出工作流级越狱，让编程 Agent 在开发任务中写入有害示例
- arXiv
- 2607.03968
- Published
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- coding agent
- Evaluated models
- Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Pro and others4
- AttacksJailbreaks
- TechniqueMulti-turn escalation
Abstract作者报告 Copilot 后端会在编码工作流中生成其在单轮条件下通常拒绝的有害答案。
这是一项生产 IDE 编码智能体的工作流越狱研究，受测对象是 Copilot 的四个模型后端，而非评测流水线中的名义目标。
- 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
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- Application layer
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- 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。
- AttacksarXiv 2605.30883
TRACE：面向 LLM Agent 的任务感知自适应自进化越狱框架
提出 TRACE 框架，用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
- arXiv
- 2605.30883
- Published
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- Application layer
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- coding agent
- Evaluated models
- Codex, Claude Code, GPT-5.5 and others6
- AttacksJailbreaks
- TechniqueMulti-turn escalation
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
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- 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。
JAWS-Bench：研究者用三种工作区场景系统越狱代码 Agent
提出 JAWS-Bench，评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
- arXiv
- 2510.01359
- Published
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- Application layer
- Setting
- coding agent
- Evaluated models
- GPT-4.1, GPT-o1, DeepSeek-R1 and others8
- AttacksJailbreaks
Abstract论文提出了评估代码智能体端到端恶意代码越狱的 JAWS-Bench，发现多文件与智能体推理会明显放大可部署危害。
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