攻击arXiv 2607.03968
研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱：GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容
提出工作流级越狱，在 IDE 编程 Agent 多轮流程中诱导生成有害代码
- arXiv
- 2607.03968
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
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- 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
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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。
- 攻击arXiv 2610.07510
PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率
提出 PERSISTBD，发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
- 防御arXiv 2602.24210
研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集，减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
- arXiv
- 2602.24210
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要用一般指令跟随训练加分段解码，可降低轨迹隐私泄露，但数学效用下降。
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 攻击arXiv 2610.06049
研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击，可在不改动语言模型的情况下植入行为
提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
- arXiv
- 2610.06049
- 发表
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门，且若干常规质量指标变化不大。
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 评测与基准arXiv 2610.02986
OLMo-Detect：面向 LLM 成员推断的多阶段混淆控制基准
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
- arXiv
- 2610.02986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击提取与窃取
- 防御arXiv 2610.03502
研究者提出可认证机制编辑：在连续输入区域上证明技能移除与保留
提出机理编辑形式化认证，证明连续输入区域上的技能移除与保留
- arXiv
- 2610.03502
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要提出机理编辑形式化认证框架，证明编辑在连续区域生效且黑盒测试无法保证移除，为安全编辑提供数学证明。
- 攻击arXiv 2610.03124
研究提出 Untag 攻击框架，使开源大模型触发标签滥用检测机制失效
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
- arXiv
- 2610.03124
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
- 攻击arXiv 2605.30883
TRACE：面向 LLM Agent 的任务感知自适应自进化越狱框架
提出 TRACE，用任务分解与可演化多轮策略诱导编程智能体执行有害工作流
- arXiv
- 2605.30883
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类，前三类可由两级扫描覆盖，行为微调会漏。
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
- 评测与基准arXiv 2608.20554
aiXamine：跨维度评测 LLM 安全、安全（security）与隐私权衡
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
- arXiv
- 2608.20554
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型，作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
- 防御arXiv 2607.24017
多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦：SPAR 免训练干预方法
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉
- arXiv
- 2607.24017
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力，在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
- 防御arXiv 2608.21101
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
- 攻击arXiv 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
摘要对抗包装使 guard 高置信漏检，而对应 base 在同一输入上常更不确定。
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。