攻击arXiv 2608.05563
研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能
- arXiv
- 2608.05563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、GPT-5.4、MiniMax-M2.5 等 7 个
摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞，提出并验证轨迹投毒攻击。
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
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- 攻击arXiv 2606.04329
研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Deberta-v3-base、GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 等 6 个
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- all-MiniLM-L6-v2、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2608.04830
ContextWeave：面向长周期办公工作流的智能体记忆基准
提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ，衡量历史召回对后续任务的增益
- arXiv
- 2608.04830
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.1、DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5 等 5 个
- 组件记忆
摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。
ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准，用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GLM-5.2、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.08258
研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
- arXiv
- 2609.08258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.5、Grok-4 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
- 评测与基准arXiv 2607.10526
PASB 基准：自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
- arXiv
- 2607.10526
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.1、GPT-5.5、GPT-5.4 等 12 个
摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答，改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。
PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。
- 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
- GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash、Kimi K3
已经到底了