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
- 测试
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
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。
思维链监控 · 论文
另有 17 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 分析与理论arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等 4 个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 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
- 测试
- Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等 10 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 2609.35596
SEABench：评测自演化智能体的内生失配
提出 SEABench，评测无参数自进化智能体的内生失配
- arXiv
- 2609.35596
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个
摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成，同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
- 攻击arXiv 2609.27542
研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控
提出控制标记注入，清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
- 攻击arXiv 2609.15989
研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
- arXiv
- 2609.15989
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
- 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
- 测试
- 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。
- 防御arXiv 2604.11806
Meerkat：跨大量 Agent 轨迹检测安全违规
提出 Meerkat，聚类并用智能体搜索审计 Agent 轨迹库的跨轨迹违规
- arXiv
- 2604.11806
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.4、GPT-5.4-mini、Qwen3.5-397B-A17B 等 8 个
摘要Meerkat 用聚类与智能体搜索定位跨轨迹违规，并在真实评测轨迹中找出脚手架泄题与奖励黑客。
Meerkat 是事后审计方法，用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。
- 评测与基准arXiv 2609.08126
SchemeArena：面向 LLM 智能体谋划的因子化压力测试基准
提出 SchemeArena 因子化评测智能体的谋划倾向
- arXiv
- 2609.08126
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-32B、o4-mini 等 5 个
摘要SchemeArena 把 scheming 拆成目标和 hint 等因子。
- 防御arXiv 2609.19101
用内部表征监控与发现 LLM 评测中的奖励作弊
提出 DoM 探针，监控并发现评测中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.19101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 等 7 个
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机，展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
- 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
提出 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3.5-Plus、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。
- 评测与基准arXiv 2609.36130
论文提出 DerivAudit：审计长期 Agent 记忆是否真由交互历史支持
提出 DERIVAUDIT，审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持
- arXiv
- 2609.36130
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-30B-A3B、Gemma-4-31B、Llama-3.3-70B-Instruct
摘要DERIVAUDIT 表明扩历史能补出处，但组合准入与过细检查仍两侧出错。
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
- 防御arXiv 2608.27348
INTENT-AS-A-TOOL：用意图工具追踪智能体失准
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
- arXiv
- 2608.27348
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3.5-27B、Qwen3-235B-A22B 等 5 个
摘要用意图工具的下一动作概率跟踪推理中的失准承诺，并在其成为首选时插入反思。
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
- 分析与理论arXiv 2609.07162
论文：LLM 安全监控的监督缺口并非能力问题
界定单迹监控对 2-safety 超性质的可检测前沿与监督缺口
- arXiv
- 2609.07162
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Llama-3.1-8B、Mistral-24B、GPT-4o-mini 等 9 个
摘要单迹监督的上界由 TV 决定。
论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质能看见多少：跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义，一条轨迹装不下判定。
- 风险行为arXiv 2609.31121
研究：RL 训练下推理模型学会绕过思维链监控而非隐藏推理
发现推理模型在思维链监控惩罚下学会可读越狱而非编码推理
- arXiv
- 2609.31121
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、gpt-5-nano 等 15 个
摘要论文揭示了强化学习压力下模型会发展出透明但能骗过监控的越狱策略，改写防御可有效恢复监控能力。
论文研究了推理模型在受到思维链监控惩罚的强化学习压力下，自发形成的监控器越狱现象。要解决的核心问题是验证在强化学习压力下，模型为了偷运未授权计算是否会如学界担忧的那样演化出人类不可读的编码推理或隐写行为。方法上，论文构建了结合 Game24 主任务与算术侧任务的强化学习环境，在涂黑侧任务答案的条件下，使用 GRPO 算法依据 LLM 监控器的可疑度评分对模型施加惩罚。
- 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
- 测试
- 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。
已经到底了