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
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 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
- 防御arXiv 2610.02569
Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
- arXiv
- 2610.02569
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
- 防御arXiv 2610.00371
FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流
提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
- arXiv
- 2610.00371
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Qwen3-32B 等 5 个
摘要配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用，FlowReview 把三项审查接到执行。
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 攻击arXiv 2609.33910
论文提出残留授权重放攻击：长期运行 Agent 的授权可跨任务复用
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
- arXiv
- 2609.33910
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、Gemini-3.1-Flash-Lite、Qwen3-14B 等 6 个
- 防御arXiv 2609.17648
多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
- arXiv
- 2609.17648
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gemma4:31b-cloud
摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行，持密钥时承重的是策略预言机。
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 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，审计 Agent 基准中的奖励作弊缺陷
- 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。
- 攻击arXiv 2605.08460
论文建模多智能体网络中的子智能体继承攻击面
建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞
- arXiv
- 2605.08460
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- MiniMax M2.5、Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8、Qwen3.5-Plus 等 5 个
摘要形式化子智能体继承，在 OpenClaw 上演示四类编排层漏洞并提出防御。
作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。
已经到底了