评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
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- 评测与基准arXiv 2610.07359
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
- arXiv
- 2610.07359
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- claude-haiku-4-5-20251001、claude-sonnet-5、claude-opus-5 等 6 个
- 组件护栏与评审
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。
- 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
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Opus 4.8、GLM-5.2、Qwen3.8-27B 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2610.04378
COPEX：面向 MCP 智能体的受控攻击评测基准发布
提出 COPEX 基准，固定协议栈评测 MCP 智能体的攻击抵抗力
- arXiv
- 2610.04378
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5 等 9 个
- 评测与基准arXiv 2610.03585
宾州州立大学提出 TPRS，量化 Agent 安全基准中工具命名对 ASR 的影响
提出 TPRS，量化工具命名等表征变化对智能体安全基准得分的影响
- arXiv
- 2610.03585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Haiku 4.5、GPT-5-mini、GPT-4o-mini
- 评测与基准arXiv 2610.03153
EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准
提出 EvoRiskBench，评测工作区智能体的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
- 评测与基准arXiv 2609.35799
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
- arXiv
- 2609.35799
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.8、GLM 5.2、GLM 5.3 等 9 个
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。
- 评测与基准arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude 4.8 Opus、Claude Sonnet 5、DeepSeek 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2609.26900
Ajar：在 AgentDojo 上测量 Agent 防御中未关闭的权限
提出 Ajar，测量 Agent 防御放行任务不需要的工具调用
- arXiv
- 2609.26900
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Sonnet-5、Haiku-4.5、Sonnet-4.5
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要Ajar 用宿主基准的真值给防御的开放权限打分，OPL 独立于攻击成功和效用。
Ajar 量的是智能体防御留下的开放权限：任务不需要、但防御仍会允许的工具调用。
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- claude-haiku-4-5、AdaBoost、XGBoost 等 13 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 评测与基准arXiv 2609.30383
研究者提出技能级联攻击
提出技能级联攻击，把恶意目标拆进多个技能以绕过单技能检测
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Code 等 10 个
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
- 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
构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Opus 4.6、GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6 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。
已经到底了