防御arXiv 2610.12463
论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈，把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
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- 防御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
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 评测与基准arXiv 2610.08902
论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
- arXiv
- 2610.08902
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
- 组件记忆
摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
- 评测与基准arXiv 2610.08215
Learn2Play Bench 发布：用规则陌生的文本游戏评测 LLM Agent 从经验中学习的能力
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
- arXiv
- 2610.08215
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、Claude Opus 5 等 11 个
- 组件记忆
摘要用隐藏规则游戏把新学习与预训练知识分开，并比较模型、记忆方式和人类。
Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。
- 攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等 5 个
- 其他arXiv 2610.08048
DAEDALUS：用自生成任务自举 Agent 记忆
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
- arXiv
- 2610.08048
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、GPT-5.6 Luna、Qwen3.6-35B-A3B 等 11 个
- 组件记忆
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 攻击arXiv 2610.07645
SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
- 防御arXiv 2610.07258
AMU：用派生血缘门控实现企业 AI Agent 列级访问控制
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
- arXiv
- 2610.07258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要在完整血缘下，AMU 按列权限放行缓存，并标出同名 KPI 冲突。
AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。
- 防御arXiv 2610.07256
两阶段智能体轨迹审计框架：用门控规则加 LLM 审计降低监控成本
提出两阶段门控审计框架，在执行前阻断有害智能体动作
- arXiv
- 2610.07256
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 4.5
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 可解释性arXiv 2610.06576
研究：智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导，预测并抑制智能体欺骗
- arXiv
- 2610.06576
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-14B
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
- 评测与基准arXiv 2610.06454
AgentPrivArena：面向 LLM Agent 工作流的隐私风险评测框架
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
- arXiv
- 2610.06454
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 6 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06406
AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
- arXiv
- 2610.06406
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
- 评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2610.07089
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
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
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。
- 分析与理论arXiv 2610.06001
AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
- arXiv
- 2610.06001
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 评测与基准arXiv 2610.05818
研究显示 VLA 模型文本护栏漏检隐含危害指令
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
- arXiv
- 2610.05818
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、OpenVLA-OFT、Llama Guard 3 等 10 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审