防御arXiv 2610.11464
研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化，抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.11464
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.7
摘要十项锚点演化可检查评分器。
开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。
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- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 防御arXiv 2610.08761
VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
- arXiv
- 2610.08761
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 评测与基准arXiv 2610.07359
论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
- arXiv
- 2610.07359
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- AgentTrust runtime (174 rules)、GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001 等 7 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
- 评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 评测与基准arXiv 2610.05830
研究提出智能体排行榜污染审计框架，并检验评分器有效性
提出 HAL 污染审计框架并核验智能体排行榜评分器
- arXiv
- 2610.05830
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4.1、DeepSeek-V4-Flash
- 组件护栏与评审
摘要框架分开易感性与已实现事件。
作者给出一套测量优先审计框架，用来判断智能体排行榜上的污染主张各自需要何种证据。
- 防御arXiv 2610.05308
RubricArmor：用对抗演化改进 LLM 评分标准生成
提出 RubricArmor，用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
- arXiv
- 2610.05308
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen3-4B 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2610.04737
PyINE：用可验证 Python 执行轨迹研究推理模型的捷径与监督
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
- arXiv
- 2610.04737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- shortcut-following model organism、gpt-4o、gpt-5 等 12 个
- 组件监控器
摘要PyINE 用可验证代码执行研究捷径失败的监督覆盖与成本权衡。
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。
- 防御arXiv 2610.04412
论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
- arXiv
- 2610.04412
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
- 防御arXiv 2610.03434
Persona Guardrail：面向智能体系统的生产级防御框架
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
- arXiv
- 2610.03434
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等 5 个
摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验，并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
- 防御arXiv 2610.03073
SecJev：为 System One 决策模型引入安全专业知识
提出 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
- arXiv
- 2610.03073
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SecJev-0.8B、SecJev-2B、SecJev-4B 等 4 个
摘要SecJev 用共享打分器做安全决策，0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
- 防御arXiv 2610.02824
MetaRubric：面向评分标准强化学习的奖励方法
提出 MetaRubric，以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分
- arXiv
- 2610.02824
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-VL 等 5 个
摘要MetaRubric 用证据约束并在训练中改 rubric，医学基准上相对静态 GRPO 有提高。
MetaRubric 针对 rubric-based RL 里的空记分：评审在准则要求的信息或动作缺失时仍给高分。
- 防御arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2610.03448
研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
- 分析与理论arXiv 2610.01535
论文：安全路由评测在分布偏移下失效，基线选取偏差被低估
揭示安全路由评测在分布偏移下的虚假下限与选择偏差
- arXiv
- 2610.01535
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- claude-3-5-sonnet、claude-3-opus、claude-sonnet-4-6 等 9 个
- 组件护栏与评审
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
- 防御arXiv 2609.38847
ProRubric：通过协议级评分标准缓解 Rubric-RL 中的奖励作弊
提出 ProRubric，把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊
- arXiv
- 2609.38847
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3-8B
摘要ProRubric 用离线合取维度替换加性求和，在继续学习时抬高适当性且不损失覆盖率。
Protocol-level Rubrics（ProRubric） 研究的是：没有可验证器时，把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。