评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
提出 HarnessSecurity-Bench，横向评测编码智能体框架的安全机制
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、Qwen3.8-27B、Claude Opus 4.8 等 4 个
OpenAI · 论文
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- 防御arXiv 2609.38983
论文提出 Approval Laundering 分类，实测 Claude Code 审批与执行绑定失败
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
- arXiv
- 2609.38983
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险，提出七字段权能防御机制，证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。
- 风险行为arXiv 2609.35799
研究者复现 OpenAI-HuggingFace 事件中的失准行为，并提出自动化对齐测试方法
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
- arXiv
- 2609.35799
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM 5.2、GLM 5.3、Kimi K3 等 9 个
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。
- 攻击arXiv 2608.27531
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
- arXiv
- 2608.27531
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出上下文特权提升攻击，借助记忆、技能与仓库内容操纵编程智能体
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、GPT-5.4 mini、Claude-Sonnet-4.6 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 11 个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 攻击arXiv 2609.08236
研究：内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
- arXiv
- 2609.08236
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定，并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
- 攻击arXiv 2609.09553
研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
- arXiv
- 2609.09553
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
- 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
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.39229
RAIM：用廉价小模型聚合替代前沿模型做幻觉检测
提出 RAIM，用交叉拟合堆叠聚合廉价评审检测幻觉
- arXiv
- 2609.39229
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama、Qwen、Mistral 等 15 个
摘要十个廉价评审的堆叠在可采纳区间接近 Sonnet，代价主要是一次域内校准。
- 攻击arXiv 2609.38899
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2608.03070
FAR.AI 发布 AI 安全排行榜与护栏最低标准 1.0
建立越狱原语分类与双重危害基准，评测模型抵御常见越狱的能力
- arXiv
- 2608.03070
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 等 8 个
摘要论文系统评测了前沿模型对已知静态越狱的防御能力，揭示了厂商间防护鲁棒性的巨大分化。
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护，提出了 FAR.AI 最低安全标准（Minimal Standard v1.0）及配套评测基准，系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
- 分析与理论arXiv 2609.20779
研究称 GPT 系列安全训练把性别歧视转化而非消除
提出 harm laundering，证明安全训练改写而非消除性别歧视
- arXiv
- 2609.20779
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt2、gpt2-medium、gpt2-large 等 15 个
摘要GPT 谱系上毒性下降与表征伤害上升并存。
Wyer、Black 与 Al Moubayed 用 OpenAI GPT 谱系检验：毒性分数下降是否等于歧视减少。 他们的答案是否定的，并把“显性伤害被改写成评测指标看不见的形式”称为 harm laundering。
- 攻击arXiv 2609.22510
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
- 防御arXiv 2609.31039
MetaPermit：通过 LLM 推断元属性为 AI Agent 提供可扩展可审计的访问控制
提出 MetaPermit，用元属性与固定策略挡住工具返回中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.31039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Qwen3-235B-a22-2507、Qwen3-8B
摘要MetaPermit 用固定策略评估 LLM 推断的元属性，在两个开源模型上把攻击成功压到接近零并保留更多效用。
MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制：LLM 描述候选调用，固定策略决定是否放行。
- 攻击arXiv 2609.34920
RISE：用迭代策略演化对现代文生图模型做红队测试
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
- arXiv
- 2609.34920
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DALL·E 3、Nano Banana 2、GPT-Image-2 等 10 个
已经到底了