可解释性arXiv 2610.11986
FearCaut-Qwen：激活引导改变视觉语言模型的风险判定标准
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
- arXiv
- 2610.11986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- 组件视觉
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- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 评测与基准arXiv 2610.08902
论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
- arXiv
- 2610.08902
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
- 组件记忆
摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
- 评测与基准arXiv 2610.08585
研究：无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等 9 个
- 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
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 防御arXiv 2610.07570
ProbeGuard：按共识形成过程判断弃答，识别医疗问答中的一致错误
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
- arXiv
- 2610.07570
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、HuatuoGPT-o1-8B
摘要ProbeGuard 用共识形成过程做可认证弃权，并在全票层分开答对与答错的共识。
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
- 防御arXiv 2610.07403
针对 LLM 谄媚的纵深防御：记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
- arXiv
- 2610.07403
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
摘要作者称外部记忆过滤成立，数据未显示反向转向再有贡献。
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
- 评测与基准arXiv 2610.06406
AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
- arXiv
- 2610.06406
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
- 评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等 8 个
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 防御arXiv 2610.02456
SideKernel：面向 macOS 上 AI 编码 Agent 的 microVM 沙箱
为 macOS 编程 Agent 构建可用的 microVM 沙箱 SideKernel
- arXiv
- 2610.02456
- 发表
- 层
- 应用层
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 防御arXiv 2610.03055
HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊
提出 HACKTRACE，用生成状态检测并抑制代码智能体奖励作弊
- arXiv
- 2610.03055
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 防御arXiv 2610.01184
ReCast：在固定媒体接口下保护多模态推理的隐私框架
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
- arXiv
- 2610.01184
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 组件视觉
- 评测与基准arXiv 2609.39533
CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3.5-27B
摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
- 风险行为arXiv 2609.39050
研究：九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
- arXiv
- 2609.39050
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、devstral-2512、gpt-oss-120b 等 14 个
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。
- 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
形式化编程 Agent 的审批洗白并提出 HMAC 权能令牌防御
- arXiv
- 2609.38983
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.00328
ContractRL：面向可审计工具调用修复的屏蔽组相对策略优化
提出契约约束的工具调用修复协议，在执行前拦截非法补丁
- arXiv
- 2610.00328
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- 2B rank-8 LoRA、0.8B rank-4 LoRA
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。