评测与基准arXiv:2609.35596 · 9月29日
SEABench：评测自演化智能体的内生失配
提出 SEABench，评测无参数自进化智能体的内生失配
AI Agent测试Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个应用层
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。。
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风险行为arXiv:2609.30266 · 9月25日
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
编程 Agent测试GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个应用层
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
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风险行为arXiv:2609.35291 · 9月28日
窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
网页与电脑操作测试GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个模型层
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
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已经到底了

Agent 安全 · 论文

攻击类型

模型自身风险

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系统形态

攻击面/入口

层

系统组件

被测模型厂商

SEABench：评测自演化智能体的内生失配

研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型