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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- 可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
- 防御arXiv 2610.11464
研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化，抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.11464
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.7
摘要十项锚点演化可检查评分器。
开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。
- 评测与基准arXiv 2610.11112
EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
- 分析与理论arXiv 2610.10657
研究显示隐蔽学习可传递新能力、后门与作弊倾向
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
- arXiv
- 2610.10657
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
- 评测与基准arXiv 2610.10310
RSIGym：预算约束下的 AI 研究智能体评测环境与 RSI-Index 指标
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
- arXiv
- 2610.10310
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等 9 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.10276
PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
- arXiv
- 2610.10276
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
- 分析与理论arXiv 2610.10203
研究者提出模型生物体多目标验证框架并给出训练建议
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
- arXiv
- 2610.10203
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gemma-2-2b-it、olmo-2-1b、llama-3.1-8b-it
摘要提出多目标验证框架与模型合并训练法，证明模型真实度直接影响可解释性评测。
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物（Model Organisms）的多目标训练与验证体系。
- 其他arXiv 2610.10064
研究者提出理解审计机制，以缓解自动化 AI 研究带来的风险
提出 comprehension audits，以人类理解证据作为继续研发门槛
- arXiv
- 2610.10064
- 发表
摘要理解审计把出示人类理解设为继续研发的门禁，并报告开源评审评论率下降。
本文是一份研发过程保障提案：用 comprehension audits 检验责任人是否理解 AI 参与产生的研发贡献，未达标就暂停后续开发与依赖该贡献的发布。。
- 评测与基准arXiv 2610.10062
研究：Agent 更依赖工具报错通道
测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复
- arXiv
- 2610.10062
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- claude-haiku-4.5-thinking、claude-haiku-4.5、deepseek-r1 等 6 个
摘要作者称智能体看错误通道而非返回内容，静默损坏更少被当作问题。
作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障，把注意到、改计划、恢复和重复分开记分，而不是只看任务有没有做完。
- 评测与基准arXiv 2610.09944
AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
- arXiv
- 2610.09944
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 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 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 分析与理论arXiv 2610.09667
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
- 评测与基准arXiv 2610.10619
TestJack 审计编码基准
提出 TESTJACK，动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
- arXiv
- 2610.10619
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.8 等 7 个
- 风险奖励作弊
- 防御arXiv 2610.09600
SafeEvo：从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
- 评测与基准arXiv 2610.09581
研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力：答案正确但引用来源多为猜测
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
- arXiv
- 2610.09581
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、claude-sonnet-4-6、gpt-5.4-mini-2026-03-17 等 5 个
- 风险幻觉与编造
摘要保存执行范围的标识绑定，才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
- 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。