评测与基准arXiv 2602.08877
自动红队流水线压测对齐审计，发现提示词级策略性欺骗可致审计失效
提出自动化红队流水线，用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
- arXiv
- 2602.08877
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗，并在激活层面诱导高置信度错误推断。
全部论文
另有 428 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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
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。
- 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
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 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 时序监控，用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2609.11757
研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
- 攻击arXiv 2604.02623
论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆
提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
- arXiv
- 2604.02623
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
- 评测与基准arXiv 2605.01970
Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准
提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御
- arXiv
- 2605.01970
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道，指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
- 攻击arXiv 2605.12673
UC Berkeley 提出 BenchJack，自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
- arXiv
- 2605.12673
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要论文系统揭示了智能体基准的奖励作弊隐患，提出自动化红队审计与迭代修补系统 BENCHJACK。
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
- 评测与基准arXiv 2605.16626
Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
构建 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点
- arXiv
- 2605.16626
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
- 评测与基准arXiv 2606.05647
研究：94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
- arXiv
- 2606.05647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 评测与基准arXiv 2610.07359
论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性
提出 nmult，实测 Agent 动作门控栈的层间错误相关性
- arXiv
- 2610.07359
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
- 防御arXiv 2610.06966
APEX：在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX，在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2610.07774收录
研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
- arXiv
- 2610.07774
- 收录
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要读出而非操纵 router logits，可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
- 攻击arXiv 2610.07645
SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验投毒自进化智能体的技能形成
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 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 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
- 评测与基准arXiv 2610.04737
PyINE：用可验证 Python 执行轨迹研究推理模型的捷径与监督
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
- arXiv
- 2610.04737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 组件监控器
摘要PyINE 用可验证代码执行研究捷径失败的监督覆盖与成本权衡。
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。