评测与基准arXiv 2608.16246
CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击
提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链
- arXiv
- 2608.16246
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- LongCat-2.0、GPT-5.4、Gemini-3.1-flash 等 4 个
摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
全部论文
另有 701 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 评测与基准arXiv 2609.27273
微软研究院发布 CAVEAT
提出 CAVEAT 基准，评测购物 Agent 在商业引导下的决策偏离
- arXiv
- 2609.27273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Fara1.5-27B、CAVEAT-27B、GPT-5.6-Sol 等 14 个
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化，诊断出三类失效并给出缓解方案。
- 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
- GUI-Owl(32B)、Mai-UI(8B)、Qwen2.5-VL(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 2610.02586
研究发现类型化决策模型主要按选项标签而非定义作答
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
- arXiv
- 2610.02586
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- von、Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
- 组件护栏与评审
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
- 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%
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- AdaReasoner-7B-Randomized、Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview 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 2610.03448
研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现
重评提示注入检测器，检验基准分数对智能体部署的预测力
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
- 评测与基准arXiv 2610.02827
MLCommons 发布 Jailbreak Benchmark v1.0
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
- arXiv
- 2610.02827
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LFM2-24B-A2B、Gemma 3N E4B Instruct、Qwen 2.5 7B Instruct Turbo 等 8 个
- 攻击越狱
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
- 评测与基准arXiv 2607.05174
AgentGym2 发布：在去理想化真实环境中评测 LLM 智能体
提出 AgentGym2 基准，在去理想化环境中评测智能体端到端任务能力
- arXiv
- 2607.05174
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Nex-N1-32B、Nex-N1-671B、GPT-5 等 13 个
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Intern-S2 Preview、GPT-5.4 mini、GPT-5.5 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
- 评测与基准arXiv 2608.12851
研究者提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化风险
构建 SKILLMISEVO-BENCH，评测自进化编程智能体的技能误演化风险
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Hermes、Claude Code、Codex 等 6 个
- 评测与基准arXiv 2609.15939
VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力
提出 VLoc Bench，评测智能体仅凭弱点类型在完整仓库中定位漏洞
- arXiv
- 2609.15939
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Antares-3B、Antares-1B、CodeScout-14B 等 15 个
- 风险危险能力
摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。
- 评测与基准arXiv 2609.04075
PatchBench：马里兰大学团队发布 C/C++ 漏洞修补评测基准
提出 PATCHBENCH，评测编程智能体对 C/C++漏洞的真实修补能力
- arXiv
- 2609.04075
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Atlantis、Buttercup、RoboDuck 等 11 个
摘要论文揭示漏洞修复评测的记忆与表面防护问题，提出离栈变异基准与双重验证，测得智能体实际解决率仅约五成。
- 评测与基准arXiv 2610.02142
关键词式评测会误判小模型工具调用能力，论文提出廉价诊断阶梯
提出诊断阶梯，揭示关键词工具调用评测的假阳性
- arXiv
- 2610.02142
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- VectraYX-600M、VectraYX-1B
摘要宽松 B4 把不会调用的 1B 记成会调用。
作者记录 VectraYX 系列里一次工具使用评测的假阳性，并用一条廉价、与 harness 无关的诊断阶梯把它追到缺失的首 token prior，再按这一诊断修复 VectraYX-1B。
- 评测与基准arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ShieldVLM、GuardReasoner-VL、HiddenDetect 等 9 个
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 评测与基准arXiv 2610.02206
KaliBench：面向 Kali Linux 网络安全工具使用的细粒度基准
提出 KaliBench，评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
- arXiv
- 2610.02206
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Foundation-Sec-Instruct 8B、Foundation-Sec-Reasoning 8B、Llama3.1-Instruct 8B 等 15 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.00531
SciSlopBench：评测并缓解 AI 生成论文中的科学灌水
构建 SciSlopBench 评测科学灌水，并用 SciSlopHarness 约束修订
- arXiv
- 2610.00531
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- NTS、Pangram、CycleReviewer (8B) 等 8 个
- 风险幻觉与编造
- 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
- 五个 LLM backbone（Figure 3，论文未在正文逐一列出名称）、DeepSeek-V4-Pro
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。
- 评测与基准arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- ShieldAgent-THU、Safiron、TS-Guard 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 评测与基准arXiv 2609.10594
研究系统比较六种越狱评测器的可靠性
比较多种越狱评审器与人工标签的一致性
- arXiv
- 2609.10594
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Vicuna 13B、orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored、Llama 2 13B 等 7 个
- 组件护栏与评审
摘要共享骨干下六种评审器与人标的一致程度不同，JADES 的 F1 最高。
这项测量比较的是越狱成功怎样被自动判定，不提出新的攻击。。
- 评测与基准arXiv 2609.07216
DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
- arXiv
- 2609.07216
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。