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提出 SKILLCLONE，仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能
论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
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。
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与工具 Agent 的风险面
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker，多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。
提出 Safin-1，以可路由 Safety State 在冻结主干上实现内在安全
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出 SEAV，逐步核验越狱回复的事实与操作有效性
SEAV 是一层生成后的越狱评测：回复要相关、事实正确、顺序合规，并且在操作上足以推进有害意图，才算成功。。
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
提出免训练框架 SED，把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略