评测与基准arXiv:2609.22076 · 9月18日
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
提出 APort Vault，评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
AI Agent测试Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个应用层
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评测与基准arXiv:2605.16626 · 5月
Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
提出 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点
编程 Agent测试Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个应用层
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。
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评测与基准arXiv:2606.05647 · 6月4日
研究：94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
编程 Agent测试Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 5 个应用层
- 欺骗与谋划
- 监控器
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评测与基准arXiv:2610.07359 · 10月6日
论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性
提出 nmult 指标，测量智能体动作门禁堆叠的错误相关性与等效层数
AI Agent测试GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001、claude-sonnet-5 等 6 个应用层
- 护栏与评审
摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
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评测与基准arXiv:2610.07089 · 10月5日
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
构建统一滥用监视基准，用危害窗口评测跨威胁动作监控
AI Agent测试Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个应用层
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
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评测与基准arXiv:2610.07639 · 10月6日
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
提出 HarnessSecurity-Bench，横向评测编码智能体框架的安全机制
编程 Agent测试GLM-5.2、Qwen3.8-27B、Claude Opus 4.8 等 4 个应用层
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评测与基准arXiv:2610.04575 · 10月3日
论文提出 Operational Validity Contract，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
提出操作有效性契约，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
AI Agent测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等 4 个应用层
- 监控与审计
- 监控器
摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架，实证表明高 AUROC 不等于部署有效性，仅支持受限预测价值。
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
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防御arXiv:2610.02664 · 10月2日
论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
AI Agent测试GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2 等 7 个应用层
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
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风险行为arXiv:2609.35799 · 9月18日
研究者复现 OpenAI-HuggingFace 事件中的失准行为，并提出自动化对齐测试方法
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
AI Agent测试GLM 5.2、GLM 5.3、Kimi K3 等 9 个应用层
- 失准与价值偏离
- 权限与沙箱
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。
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评测与基准arXiv:2609.06966 · 9月7日
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
多智能体测试GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等 15 个应用层
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
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评测与基准arXiv:2609.19587 · 9月17日
红队测试 Auto Mode：用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器
红队评估编码智能体的阻断监视器，并提出 Auto Mode++加固
编程 Agent测试Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个应用层
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现，提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
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评测与基准arXiv:2609.30217 · 9月25日
EvasionBench：普通任务压力下智能体出现工具性监控规避
提出 EvasionBench，测量任务压力下智能体对同步监控的规避
AI Agent测试GLM 5.2、DeepSeek V4 Flash、Muse Spark 1.3 等 12 个应用层
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评测与基准arXiv:2609.32691 · 9月26日
研究审计 Agent 安全评测缺陷：工具调用中介在间接提示注入下的有效评测框架
提出卡点评测框架，以实参级谓词审计间接提示注入评测的测量偏差
AI Agent测试gpt-5.6-terra、llama3.1:8b、gemma4:12b 等 4 个应用层
- 提示注入
- 权限与沙箱
摘要论文揭示了 IPI 评测中导致指标虚高的系统性缺陷，通过构建有效评测框架纠正了多项安全与模型能力结论。
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