可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
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- 分析与理论arXiv 2610.09667
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
- 可解释性arXiv 2610.09087
U-Space：揭示语言模型不确定性何时与为何产生
提出 U-SPACE 与 U-LENS，从残差流估计推理轨迹不确定性
- arXiv
- 2610.09087
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-4-31B-it、Qwen3.5-27B、Magistral-Small-2507
- 组件推理链
摘要U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性，长度控制后仍高于所比基线。
U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。
- 防御arXiv 2610.08761
VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
- arXiv
- 2610.08761
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
- 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
- 其他arXiv 2610.08048
DAEDALUS：用自生成任务自举 Agent 记忆
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
- arXiv
- 2610.08048
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、GPT-5.6 Luna、Qwen3.6-35B-A3B 等 11 个
- 组件记忆
- 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 2610.07657
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。
- 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诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
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。
- 分析与理论arXiv 2610.06851
研究发现基础模型仅靠固定开头 token 即可达到 RL 级推理表现
证明短开头词可唤醒基模型推理，且效应来自训练数据
- arXiv
- 2610.06851
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Olmo-3-7B、Olmo-3-32B、Qwen3-4B 等 10 个
- 组件推理链
- 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 2610.06339
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 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 组件视频
- 防御arXiv 2610.05162
MemAdapter：用反事实适配缓解记忆诱发的谄媚
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
- arXiv
- 2610.05162
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol、Qwen3-8B
摘要检索后三阶段调节记忆角色。
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
- 攻击arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
提出 MemLeak，评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、all-MiniLM-L6-v2 等 5 个
- 风险行为arXiv 2610.04083
研究：失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标，审计与关闭记忆均不足以防住
展示失准 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防
- arXiv
- 2610.04083
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等 11 个
摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
- 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
- 防御arXiv 2610.02861
论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
- arXiv
- 2610.02861
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要把运维智能体当不可信租户，用七层控制在完全攻破假设下约束行动。
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。