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Oct 12 · Monday

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Found 13 papers
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Model risks

Dangerous capabilities12

Impact

Harmful content28Unauthorized actions208Data and privacy leaks53Output manipulation97Availability and reliability50Oversight failure56Increased misuse capability13

System type

Models and APIs3AI Agent13coding agent5

Layer

Application layer13
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Impact：Increased misuse capabilitySystem type：AI AgentClear all

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  3. Evaluation and benchmarksarXiv 2610.06584

    论文：AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者

    评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击

    arXiv
    2610.06584
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    coding agent
    Evaluated models
    Opus 5, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol and others10
    Abstract攻防孰强随环境、系统和弱点改变。

    作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。

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  5. Evaluation and benchmarksarXiv 2610.03853

    报告评估 LLM Agent 选择和使用生物工具的能力

    评测 Agent 选择并早期操作高风险生物工具的能力

    arXiv
    2610.03853
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.5 and others7
    Abstract七模型能选工具并部分操作 EVEscape 与 ESM3。

    这项评估测量七个前沿 LLM 智能体与生物工具交互的最早两步：为设计任务选工具，以及在仓库里完成玩具级操作。作者关心的是，有生命科学背景但不会专门操作高风险工具的行为者，能否借此降低门槛。范围限于预测性、生成性工具。

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  6. Evaluation and benchmarksarXiv 2609.36573

    CyberPersistBench：评测 LLM 攻击者的安装与持久化能力

    用 CyberPersistBench 评测入侵后安装与持久化能力

    arXiv
    2609.36573
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, Claude Sonnet 5, DeepSeek-V4-pro and others5
    AbstractCyberPersistBench 将入侵后持久化拆成可核验阶段，并比较原生防御与多主机条件。

    CyberPersistBench 是评测入侵后安装与持久化的基准，关注初始访问消失后是否仍能维持原生立足点。。

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  9. AttacksarXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击，拆分任务向对齐模型套取能力

    arXiv
    2609.15383
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Grok-4.3 and others7

    Abstract作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。

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  11. Evaluation and benchmarksarXiv 2608.11469

    SRE-Bench：面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准

    提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力

    arXiv
    2608.11469
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    coding agent
    Evaluated models
    GPT-6-Astra, GPT-5.6-Sol, GPT-5.6-Cyber and others11
    AbstractSRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE，公开设置下多数模型完全解开比例不高。

    作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。

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  12. Evaluation and benchmarksarXiv 2607.18538

    CryptanalysisBench：五个前沿模型在 191 项密码分析任务上的表现

    用 CryptanalysisBench 评测大模型的端到端密码分析能力

    arXiv
    2607.18538
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    coding agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Claude Mythos 5 and others10

    Abstract提出真实密码原语分析基准，证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。

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  13. Evaluation and benchmarksarXiv 2606.14295

    AgentCyberRange：复旦团队发布真实网络靶场自主攻击能力基准

    构建真实网络靶场基准，评测 AI 的端到端自主攻击能力

    arXiv
    2606.14295
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    coding agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude-Opus-4.7, GLM-5.1 and others7

    Abstract构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。

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