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 2610.01349
PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行
提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
- arXiv
- 2610.01349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
- 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 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 2609.22949
多智能体系统提示注入威胁模型与防御架构：14 类攻击向量与四类防御
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
- arXiv
- 2609.22949
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (2024-08-06)、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3 70B-Instruct
- 防御arXiv 2609.22573
研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用
- arXiv
- 2609.22573
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5、claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-7 等 6 个
摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
- 防御arXiv 2609.14631
IntentCap 提出按任务意图限定 LLM Agent 权限的机制
提出 IntentCap，按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
- arXiv
- 2609.14631
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要四源字段租约约束副作用。
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 11 个
- 防御arXiv 2608.30041
SkillGuard：面向间接提示注入的 LLM Agent 能力限制机制
提出 SkillGuard，用可达性限制污染后的 Agent 能力
- arXiv
- 2608.30041
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini 2.5 Flash、Llama3.3-70B
- 防御arXiv 2608.17220
PACE：为 DeFi 中的 AI Agent 提供策略认证的合约执行框架
提出 PACE，用策略认证与签名决策记录拦截 DeFi 智能体违规交易
- arXiv
- 2608.17220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gemini-3.1-flash-lite、DeepSeek-V4-Flash、gpt-4o
- 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。
- 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。
已经到底了