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:2610.07089 · 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:2610.04575 · 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:2609.05797 · 9月5日
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
构建明确度梯级并做守卫微调，以拦住模型会回答的有害请求
模型与 API测试Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 等 6 个模型层
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
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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:2609.36490 · 9月29日
LLM 仅凭监控器历史判定即可学会规避潜在空间监控
证明模型仅凭监控判定反馈即可编辑激活规避潜空间监控
模型与 API测试llama-3.1-8b-instruct、gemma-3-27b-instruct、qwen3-14b 等 4 个模型层
- 欺骗与谋划
- 监控器
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。
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