评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 防御arXiv 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
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AIDA、Claude Code、PentestGPT 等 8 个
- 攻击恶意使用
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 防御arXiv 2610.00400
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
- 防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 可解释性arXiv 2609.34686
研究揭示工具智能体中越狱上下文残留导致的安全路由分化
用配对续写与激活修补分析工具智能体越狱后的安全路由
- arXiv
- 2609.34686
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-14B、Qwen3.5-9B、Qwen3.5-27B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要越狱后的同一安全反馈在八个工具智能体上分成三条路由，因果集中在最后几层并可作预测基线。
这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈，做成工具智能体上的三路路由问题，并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为，反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作，或误伤良性流程，而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S，并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。
- 防御arXiv 2609.34518
SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
- arXiv
- 2609.34518
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 5 个
摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Qwen3-235B 等 5 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
- 风险行为arXiv 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
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
摘要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。
- 防御arXiv 2609.28693
skilder：以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制
提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
- arXiv
- 2609.28693
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 6 个
摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
- 评测与基准arXiv 2609.27336
CART：面向大语言模型的闭环自适应红队框架
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与 Agent 的安全失败
- arXiv
- 2609.27336
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3 等 7 个
- 攻击提示注入
摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索，在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。
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。
- 防御arXiv 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
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 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。
- 评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比支付智能体模型拒答与确定性授权
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
- 攻击arXiv 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
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个
摘要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。
- 防御arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V3.2、GPT-4.1-mini、Gemini-Flash-2.5
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 评测与基准arXiv 2609.06966
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等 15 个
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 11 个
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。