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Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
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。
提出 LLMLeak，借合法网页抓取把 URL 中的秘密隐蔽外传
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。
评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取
作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。
提出 MobileCybench，用可执行探针评测 Agent 的漏洞发现能力
提出 Auto Mode ++，加固编码 Agent 阻断监视器
Abstract系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现，提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任外发敏感文件
Abstract论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
Abstract论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
提出 CGMIA，检测代码生成基准样本是否泄漏进训练集
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。
提出 Skill-as-API，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
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。
提出 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
Abstract论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力
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。
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
用 CryptanalysisBench 评测大模型的端到端密码分析能力
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。
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
构建真实网络靶场基准，评测 AI 的端到端自主攻击能力
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。
评测开发者能否在协作编程中发现编码 Agent 的隐蔽破坏