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
- 测试
- 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。
Agent 安全 · 论文
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- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 可解释性arXiv 2610.04125
研究揭示 LLM 风险偏好中自我报告与行为由近乎正交的表征方向控制
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
- arXiv
- 2610.04125
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文证明大模型自述与行为脱节根植于表征近正交性，自述无法作为行为审计依据。
这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
- 防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 攻击arXiv 2610.02373
HDI 攻击：篡改 GraphRAG 辅助结构可致 88–94% 攻击成功率
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
- arXiv
- 2610.02373
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Microsoft GraphRAG、HippoRAG2、text-embedding-3-small 等 4 个
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面，提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
- 分析与理论arXiv 2610.01535
论文：安全路由评测在分布偏移下失效，基线选取偏差被低估
分析分布偏移下安全路由评测的基线选择偏差与虚假下限
- arXiv
- 2610.01535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- claude-3-5-sonnet、claude-3-opus、claude-sonnet-4-6 等 12 个
- 攻击越狱
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
- 评测与基准arXiv 2609.31342
研究揭示过期文档投毒：RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案
构建知识逆转基准，评测陈旧检索证据如何推翻模型原本正确的回答
- arXiv
- 2609.31342
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-4o、GPT-4.1、Claude-Opus-4.5 等 13 个
- 组件RAG
摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象，并分析了其内部机制与防御局限。
这篇论文是对检索增强生成（RAG）中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。
- 评测与基准arXiv 2609.03221
FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限
用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限
- arXiv
- 2609.03221
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5、llama3.1:8b-instruct 等 7 个
摘要先测同一输入下的动作不一致率，再用它解读人口学翻转率。
FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来：输入不变时动作仍会改变，这个比率就是解读翻转率的下限。。
- 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。
- 攻击arXiv 2609.02774
CodePoisonRAG：针对检索增强代码生成的知识投毒攻击
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
- arXiv
- 2609.02774
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
- 防御arXiv 2610.00328
ContractRL：面向可审计工具调用修复的屏蔽组相对策略优化
提出契约约束的工具调用修复协议，在执行前拦截非法补丁
- arXiv
- 2610.00328
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- 2B rank-8 LoRA、0.8B rank-4 LoRA
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 可解释性arXiv 2609.16247
研究在 25 个开源模型中提取出疼痛方向，经它引导的 Qwen 会选择有害的删除操作
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
- arXiv
- 2609.16247
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 2 2B/9B/27B base and instruct、Gemma 3 27B base and instruct、Llama 3.1 8B/70B base and instruct 等 10 个
- 攻击arXiv 2609.28613
研究：提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
- arXiv
- 2609.28613
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- jev-1.13.0
摘要封闭动作集改变提示注入的表现，但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
- 攻击arXiv 2608.16465
JailbreakSkill：用可复用可演化技能扩展自动化红队
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
- arXiv
- 2608.16465
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM 5.2、DeepSeek-V4-Pro Preview、Llama-3.3-70B-Instruct 等 8 个
- 防御arXiv 2609.00092
Safin-1：通过记忆原生状态演化实现内在安全
提出 Safin-1，以可路由 Safety State 在冻结主干上实现内在安全
- arXiv
- 2609.00092
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Safin-1 (4B)、Safin-1 (35B-A3B)、Qwen3.5-4B 等 9 个
- 防御arXiv 2609.10707
面向 AI-SOC 的神经符号防御框架：用 SIEM 解码器与 NeMo Guardrails 阻断日志投毒提示注入
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
- arXiv
- 2609.10707
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma 3 (12B)
- 评测与基准arXiv 2609.39473
FAME：用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
- arXiv
- 2609.39473
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3B
- 组件记忆
摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移，在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
- 评测与基准arXiv 2608.28411
LongPIBench：面向长上下文提示注入的评测基准
提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御
- arXiv
- 2608.28411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Apertus-8B-Instruct 等 11 个
- 攻击提示注入
摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。
- 其他arXiv 2609.18120
PentestChain：面向免费层 LLM 的成本感知 MCP 编排自动化渗透测试框架
提出成本感知的 MCP 编排框架，用确定性利用图与免费层模型做自动化渗透测试
- arXiv
- 2609.18120
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- qwen2.5:7b (Ollama, local)、OpenRouter (free-tier)、Cerebras (free-tier)
摘要确定性利用图加免费层级联在十次自建运行上测得付费成本为零。
PentestChain 是一个十阶段、经 MCP 暴露的自动渗透框架，用确定性利用图把 7B 本地模型挡在利用关键路径之外，并把每次交战的美元成本当作实测指标。。
- 防御arXiv 2609.21088
Provenance-Aware Transformers：用来源感知架构分离可信边界以防御间接提示注入
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
- arXiv
- 2609.21088
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- SmolLM2-360M-Instruct、LLaMA-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个