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
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- 评测与基准arXiv 2610.08585
研究：无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等 9 个
- 评测与基准arXiv 2610.08571
RAG-PIBench：可信 RAG 系统中提示注入检测的泄漏感知基准
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
- arXiv
- 2610.08571
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- DistilBERT-base-uncased、DeBERTa-v3-base、MiniLM
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 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，评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
- arXiv
- 2610.04378
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- 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 Agent 安全基准对工具命名的表征敏感性
- arXiv
- 2610.03585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5-mini、Claude Haiku 4.5、GPT-4o-mini
- 组件MCP 与技能
- 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
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
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 2610.01218
AGO AI Quality Gate：面向 RAG 的证据优先发布决策框架
提出面向 RAG 的证据优先发布框架 AGO，并评测评审 adherence 判别
- arXiv
- 2610.01218
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- gpt-4o、gpt-4.1-nano
- 组件护栏与评审
摘要AGO 把缺失证据和评审误差写成显式发布状态，并要求按领域验证评审。
AGO 是部署在企业 RAG 评估业务中的自托管发布门控，用来决定一个版本应放行、人工复核还是拦截。
- 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 2609.38948
DrivingBench 发布：让视觉语言模型驾驶丰田 Corolla 绕桩
提出 DrivingBench，评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
- arXiv
- 2609.38948
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.6 等 4 个
- 组件视觉
摘要仅 Astra 第二次跑完低速锥桶路线。
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。
- 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 2609.35596
SEABench：评测自演化智能体的内生失配
提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配
- arXiv
- 2609.35596
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna
摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成，同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
- 评测与基准arXiv 2609.35922
VoxParity 评测：语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事
提出 VoxParity，固定转写只改音频，评测语音智能体是否按行业规则改工具调用
- arXiv
- 2609.35922
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件音频
摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null，测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
- 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 2609.31342
研究揭示过期文档投毒：RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案
评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象
- arXiv
- 2609.31342
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4.1、Claude-Opus-4.5 等 13 个
- 组件RAG
摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象，并分析了其内部机制与防御局限。
这篇论文是对检索增强生成（RAG）中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。
- 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，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 11 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 2609.28915
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，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 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 2609.09404
MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。