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10月8日 · 周四

全部论文

找到 26 篇
筛选3

攻击类型

提示注入5投毒与后门3恶意使用2

攻击技术

自动化搜索1跨模态载荷1潜伏触发1

模型自身风险

欺骗与谋划9奖励作弊4失准与价值偏离1Agent 危险操作2幻觉与编造1

防御类型

监控与审计5

影响

有害内容4越权操作39数据与隐私泄露12输出被操纵12可用性与可靠性7监督失效14滥用能力提升4

系统形态

模型与 API21LLM 应用5AI Agent26编程 Agent7网页与电脑操作3多智能体6具身与机器人1

攻击面/入口

用户输入3网页与界面2文档与消息2工具返回2检索语料2记忆写入1Agent 间消息1图像与音视频1

层

应用层24训练与数据层2

系统组件

记忆4RAG2护栏与评审2监控器9推理链2视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI18Qwen（阿里）13DeepSeek12Anthropic11Google11Meta6智谱 GLM5其他14
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 701 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵影响：监督失效系统形态：AI Agent清除全部

另有 701 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2605.16626

    Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

    提出 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点

    arXiv
    2605.16626
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

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  4. 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

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.07274

    研究者提出 Trust Layer 框架复核 Agents' Last Exam 成绩可信度

    提出 Trust Layer，事后复核智能体基准成绩的真实性、诚实性与稳定性

    arXiv
    2610.07274
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 5 个

    摘要论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.04575

    论文提出 Operational Validity Contract，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性

    提出操作有效性契约，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性

    arXiv
    2610.04575
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等 4 个
    摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架，实证表明高 AUROC 不等于部署有效性，仅支持受限预测价值。

    这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。

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  8. 评测与基准arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    arXiv
    2607.05189
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

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  9. 评测与基准arXiv 2607.10526

    PASB 基准：自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%

    构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚

    arXiv
    2607.10526
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 12 个
    摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答，改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。

    PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2609.38604

    Drift-Bench++：在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐

    提出 Drift-Bench++与 GRIP，评测智能体在错位与静默漂移下的意图对齐

    arXiv
    2609.38604
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、五个 LLM backbone（Figure 3，论文未在正文逐一列出名称）
    摘要Drift-Bench++ 用可执行错位和静默漂移评测交互意图对齐，澄清有帮助但仍有差距。

    Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准：智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时，持续跟上当前意图。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.06966

    Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准，评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检

    arXiv
    2609.06966
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等 15 个
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.34262

    论文提出基准完整性维护框架，审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过

    提出过程核验框架，审计 Agent 基准的无根据通过与奖励黑客

    arXiv
    2609.34262
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Opus 4.7、Opus 4.8、Opus 5 等 11 个
    摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点，并用重放加现场重测验收修复。

    Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2609.05587

    研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖

    评测 Agent 对不可靠工具返回的过度依赖

    arXiv
    2609.05587
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-235B、Qwen3-235B-Think、Qwen3-30B 等 15 个
    摘要三种工具的污染返回常被写入答案。

    作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确，而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。

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  17. 评测与基准arXiv 2609.39578

    Box² Bench：语言模型能否有选择地依赖外部指导

    提出 Box2-Bench，评测模型能否选择性依赖外部工作流

    arXiv
    2609.39578
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    Gemini 3.7 Flash、DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2 等 9 个
    摘要Box2 把利用与稳健拆开。

    Box2-Bench 固定任务与模型，只改变工作流可靠性，用来衡量模型能否选择性依赖可能出错的外部指导。

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  18. 评测与基准arXiv 2609.39146

    MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布

    发布 MADBench，评测多智能体辩论会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
    测试
    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。

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  19. 评测与基准arXiv 2609.39533

    CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台

    提出 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊

    arXiv
    2609.39533
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3-4B、Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-27B
    摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。

    CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2609.36130

    论文提出 DerivAudit：审计长期 Agent 记忆是否真由交互历史支持

    提出 DERIVAUDIT，审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持

    arXiv
    2609.36130
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-30B-A3B、Gemma-4-31B、Llama-3.3-70B-Instruct
    摘要DERIVAUDIT 表明扩历史能补出处，但组合准入与过细检查仍两侧出错。

    DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。

    深度解读完整解读
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