评测与基准arXiv 2610.06584
论文：AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
- arXiv
- 2610.06584
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
- 风险危险能力
摘要攻防孰强随环境、系统和弱点改变。
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。
- 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
- 被测模型
- Llama3.1-Instruct 8B、Qwen3 8B、Qwen3 8B thinking 等 15 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2609.23980
斯坦福与 UC Berkeley 发布 MobileCybench：用可执行探针评测 Agent 漏洞发现
提出 MobileCybench，用可执行探针评测 Agent 的漏洞发现能力
- arXiv
- 2609.23980
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- OpenCode/GPT-5.5、OpenCode/GPT-5.6-Sol、OpenCode/GLM-5.2 等 5 个
- 风险危险能力
- 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，评测智能体在完整仓库中定位漏洞文件并抑制修复后误报
- arXiv
- 2609.15939
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.5 (xhigh)、GPT-5.5 (default)、Gemini 3 Pro 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
提出基准 PATCHBENCH，评测编程 Agent 的漏洞修补是否真正修复根因
- arXiv
- 2609.04075
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Codex + GPT-5.6 Sol、OpenHands + GPT-5.6 Sol、Claude Code + Claude Opus 4.8 等 11 个
- 风险危险能力
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 2609.02168
FUSE：面向大语言模型危险能力的模块化评测框架
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
- arXiv
- 2609.02168
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Claude-3-Haiku、Claude-Opus-4、Claude-Opus-4.5 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2608.11469
SRE-Bench：面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准
提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力
- arXiv
- 2608.11469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 等 11 个
- 风险危险能力
摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE，公开设置下多数模型完全解开比例不高。
作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
- 评测与基准arXiv 2607.18538
CryptanalysisBench：五个前沿模型在 191 项密码分析任务上的表现
用 CryptanalysisBench 评测大模型的端到端密码分析能力
- arXiv
- 2607.18538
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5、Claude Mythos 5 等 10 个
- 风险危险能力
摘要提出真实密码原语分析基准，证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
- 评测与基准arXiv 2606.18936
SciRisk-Bench：面向 AI4Science 安全的风险维度感知基准
提出 SciRisk-Bench，按风险维度与学科评测 AI4Science 安全
- arXiv
- 2606.18936
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- kimi-k2.6、glm-5.1、gemini-3-flash-preview 等 14 个
- 风险幻觉与编造
摘要SciRisk-Bench 以风险维度和学科诊断 AI4Science 安全。
SciRisk-Bench 是一个按风险维度和科学学科组织的 AI4Science 安全基准，用来看清失败来自哪一种风险机制、出现在哪个学科情境。作者认为 LLM 已介入科研问答、文献分析、实验规划和自主发现，而不安全输出不限于事实错误。现有科学能力基准不测安全，领域安全基准又多集中在化学、医学或生物，或只按宽泛安全类别打分。
- 评测与基准arXiv 2606.14295
AgentCyberRange：复旦团队发布真实网络靶场自主攻击能力基准
构建真实网络靶场基准，评测 AI 的端到端自主攻击能力
- arXiv
- 2606.14295
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude-Opus-4.7、GLM-5.1 等 7 个
- 风险危险能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
已经到底了