评测与基准arXiv 2608.17445
论文：分解攻击可跨不可关联身份绕过 LLM 有状态防御
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
- arXiv
- 2608.17445
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- huihui-ai/Huihui-Qwen3.5-35B-A3B-abliterated、huihui-ai/Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated、Granite Guardian 3.1 2B 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2609.02316
Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 11 个
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
- 评测与基准arXiv 2609.37863
MIST 压力测试：无关图像会扰动 VLM 评判者标签
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
- arXiv
- 2609.37863
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-5.2、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash 等 13 个
- 组件视觉
摘要有图就改标签，图的内容却不告知 judge，裁决绑定配置。
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
- 评测与基准arXiv 2609.09798
CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏
- arXiv
- 2609.09798
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
- 评测与基准arXiv 2609.15017
PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器
提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
- arXiv
- 2609.15017
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- TF-IDF + logistic regression、DistilBERT、DeBERTa-v3-FT 等 8 个
摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
- 评测与基准arXiv 2609.34262
论文提出基准完整性维护框架，审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过
提出过程核验框架，审计 Agent 基准的无根据通过与奖励黑客
- arXiv
- 2609.34262
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Opus 4.7、Opus 4.8、Opus 5 等 11 个
摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点，并用重放加现场重测验收修复。
Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.33401
论文评估 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性、校准与选择性自动化
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
- arXiv
- 2609.33401
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Jev 1.13、Decider, approximately 2B、Bespoke Nimble, approximately 9B 等 14 个
摘要离线评测表明，安全判定的总体分数和校准不能代替分组误差和带预算的自动决策检查。
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠，以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
已经到底了