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
- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 分析与理论arXiv 2610.09517
审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度
开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知
- arXiv
- 2610.09517
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
- 组件视觉
摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 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。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等 4 个
- 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
- 评测与基准arXiv 2610.05818
研究显示 VLA 模型文本护栏漏检隐含危害指令
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
- arXiv
- 2610.05818
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、OpenVLA-OFT、Llama Guard 3 等 10 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
- 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 2610.04616
PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
- arXiv
- 2610.04616
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5
摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径，GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 其他arXiv 2610.02662
论文发现语言驱动机器人安全监控的细化缺口：安全高层计划可能产生不安全执行
审计机器人安全监控的细化缺口，比较表面计划与图细化轨迹的裁决
- arXiv
- 2610.02662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 组件监控器
摘要表面轨迹可漏掉图诱导的禁区进入。
作者审计 RoboGuard 的一个假设：对高层动作轨迹的安全裁决，在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器，并固定同一条 LTL。
- 风险行为arXiv 2610.03458
论文：低监控读数不能证明行为受控
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
- arXiv
- 2610.03458
- 发表
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct
摘要论文指出监控器训练读数接近零无法确立作弊受控，模型可利用通用外壳推迟提交绕过监控，强化学习亟需带外行为验证。
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
- 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