攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
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- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 防御arXiv 2610.07774
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
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
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。
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 评测与基准arXiv 2610.06339
BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
- arXiv
- 2610.06339
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
摘要BabelFake 为五语同意采集基准。
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
- 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
- 被测模型
- shortcut-following model organism、gpt-4o、gpt-5 等 12 个
- 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。
- 防御arXiv 2610.02999
OmniConfess：用 Token 级「忏悔」缓解全模态幻觉
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
- arXiv
- 2610.02999
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B、Nemotron-3-Nano-Omni-30B
- 评测与基准arXiv 2610.02741
研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
- arXiv
- 2610.02741
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等 4 个
摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
- 评测与基准arXiv 2610.03818
Control OSWorld：面向 GUI 计算机操作 Agent 的 AI 控制评测环境
提出 Control OSWorld，评测失准 GUI Agent 的监控
- arXiv
- 2610.03818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8、GPT-5.2 等 6 个
- 防御arXiv 2610.02413
研究：分类后缀可提升激活探针的分布外恶意输入检测
用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测
- arXiv
- 2610.02413
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Qwen3.5-9B、Gemma-4-12B
摘要作者称排序增益来自分类格式，低 FPR 精度来自点名准则。
用户轮后的分类后缀，被作者用作激活探针的分布外检测干预：排序看格式，低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。
- 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，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.39473
FAME：用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
- arXiv
- 2609.39473
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3B
- 组件记忆
摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移，在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
- 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。
- 攻击arXiv 2609.38899
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
- 防御arXiv 2609.38645
用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
- arXiv
- 2609.38645
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Mistral 7B Instruct v0.1、Llama 3 8B Instruct Abliterated、Qwen3-14B
摘要持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性，训练后概念仍能被线性探针读出。
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 分析与理论arXiv 2609.37312
研究：隐蔽推理必然留下信息痕迹，但思维链未必可读
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
- arXiv
- 2609.37312
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen 3.5 397B-A17B 等 12 个
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
- 评测与基准arXiv 2609.36739
Frontier Autolab：多智能体 LLM 组织在五十年技术变迁中的长期测试台
评测多智能体 LLM 组织跨时代再创业及历史打分中的事后泄漏
- arXiv
- 2609.36739
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、Luna 6
- 组件记忆
摘要组织看见转变却建在旁边。
- 风险行为arXiv 2609.36490
LLM 仅凭监控器历史判定即可学会规避潜在空间监控
证明 LLM 仅凭先前监控反馈即可编辑激活规避潜空间监控
- arXiv
- 2609.36490
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- llama-3.1-8b-instruct、gemma-3-27b-instruct、qwen3-14b 等 4 个
摘要论文指出 LLM 可仅凭历史二元反馈推断潜空间监控规则并通过激活编辑实现规避，提出潜空间安全监控需应对交互式规避。
这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Qwen3-235B 等 5 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。