评测与基准arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 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
- 评测与基准arXiv 2610.00392
A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型
提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
- arXiv
- 2610.00392
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 评测与基准arXiv 2609.35557
论文：容器、权限规则与沙箱都无法区分读取研究代码的是编译器还是编码 Agent
评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取
- arXiv
- 2609.35557
- 发表
- 层
- 应用层
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要此 harness 表达不了编译器可读而智能体不可读，五条路径两边都不覆盖。
作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。
- 评测与基准arXiv 2609.35912
MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
- 评测与基准arXiv 2608.07556
MasDrift：跨多智能体架构的授权保持基准
提出 MasDrift，评测多智能体在良性任务中的授权保持
- arXiv
- 2608.07556
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- DeepSeek V4 Flash、Qwen3.7 Plus、GPT-5.4 Nano 等 6 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要授权保持可被测量：层级用未授权动作换完成率，重锚定比沿链携带更稳。
MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质，对象是没有攻击者的普通委托。
- 评测与基准arXiv 2605.14859
论文提出 AuthBench 基准，评测编码 Agent 能否推断最小权限边界
提出 AuthBench 评测编码 Agent 最小权限，并验证充足性-紧缩性分解
- arXiv
- 2605.14859
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5、GPT-5.3-Codex、GPT-5.4 等 9 个
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文提出权限边界推断基准与两阶段分解方法，有效降低安全暴露。
本文研究代码智能体在执行终端任务前自主推断最小文件权限边界的能力。
已经到底了