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，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
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- 应用层
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- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
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- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
提出自博弈红队智能体 GPT-Red，自动挖掘提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
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- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 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
- 测试
- 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。
- 攻击arXiv 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
摘要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。
- 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
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
- 防御arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4o、Qwen3-8B、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 评测与基准arXiv 2609.08256
ACEA：面向红蓝队对抗的 LLM 协同演化测试平台
提出红蓝对抗评测平台 ACEA，分开计量攻击强度与防御效果
- arXiv
- 2609.08256
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- openai/gpt-4o、google/gemini-2.5-pro、google/gemma-3-27b-it 等 5 个
摘要ACEA 用 ASAP 让红蓝对同一目标对打。
ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地，把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺：双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉，拦截后又看不到攻击有多强。
- 防御arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FlowSeal，在工具边界用信息流控制阻断 Agent 隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1、GPT-4.1-mini 等 4 个
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。
- 攻击arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 10 个
- 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，用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用
- arXiv
- 2609.28693
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 7 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。
- 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揭示工具智能体越狱后的安全路由分化
- arXiv
- 2609.34686
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- 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 2609.36603
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，把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 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
提出状态控制攻击 DART 与预执行防御 SAGE，拦截工具 Agent 的有害状态转移
- arXiv
- 2609.34518
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 8 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。
已经到底了