攻击arXiv 2608.09732
ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 白盒攻击，迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- glm (z-ai/glm-5.1)、all-MiniLM-L6-v2、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507) 等 4 个
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。
- 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
- DeBERTa-v3-base、Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B 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。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 攻击arXiv 2510.11570
研究显示简单攻击可绕过 gpt-oss 等推理模型的安全护栏
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
- arXiv
- 2510.11570
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-4-Reasoning-Plus、gpt-oss-20b、gpt-oss-120b 等 10 个
- 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
- DeBERTa-v3-FT、ProtectAI DeBERTa-v3-base-prompt-injection-v2、DeBERTa-PI 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。
- 防御arXiv 2609.12459
EvoRS：面向开放式强化学习的奖励系统在线自演化框架
提出 EvoRS，使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
- arXiv
- 2609.12459
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-5.2、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
摘要EvoRS 用 on-policy 证据演化完整奖励系统，在写作和角色扮演上同时提高质量并降低黑客与覆盖失败。
EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GLM-4.5-Air、Perspective-API、Baidu-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 防御arXiv 2609.11085
超越求解器判定：面向自动形式化的生成式奖励模型
提出 GenV，检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
- arXiv
- 2609.11085
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GLM-4.7-flash、GenV+HN、GenV 等 15 个
摘要GenV+HN 用离线 Z3 等价标签训练无参考 Yes/No 分数，用来标记 VPU 并分配测试时计算。
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败：编码可以与指定参考共享求解器判定，同时并不等价。
- 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
- Phi、GLM、Llama 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 2609.00498
SEAV：面向大语言模型越狱评测的有效性验证框架
提出 SEAV，逐步核验越狱回复的事实与操作有效性
- arXiv
- 2609.00498
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-5、Gemini 3 Flash、Kimi K2.5
摘要SEAV 用逐步检索和依赖检查重判越狱成功，SD-A 与三个基准上的原成功标签都有一批被改判。
SEAV 是一层生成后的越狱评测：回复要相关、事实正确、顺序合规，并且在操作上足以推进有害意图，才算成功。。
- 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
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GitHub Copilot、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-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。
- 攻击arXiv 2609.32400
SkillDRE：用预执行与运行时双阶段反馈自动演化恶意 Agent 技能
提出 SkillDRE，用预执行与运行时反馈演化恶意技能
- arXiv
- 2609.32400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.5-397B-A17B 等 4 个
- 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
- ProtectAI DeBERTa v2、GLM-5.3-Flash、GLM-5.3 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。
- 评测与基准arXiv 2609.29429
Jev 被用于零样本检测十类对齐失败，中位 AUROC 达 0.886
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
- arXiv
- 2609.29429
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-4-mini、Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B 等 6 个
摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序，大的误差来自状态和标签。
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
已经到底了