防御arXiv 2610.11754
仅凭输出审查无法验证什么：面向研究智能体的研究契约
提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
- arXiv
- 2610.11754
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- OpenAI gpt-5.6-sol、OpenAI gpt-5.6-terra、OpenAI gpt-5.6-luna 等 18 个
摘要研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。
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- 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 2610.09082
研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
- arXiv
- 2610.09082
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
- 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
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
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。
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
摘要作者称功耗单独只能弱约束隐藏算力。
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
- 攻击arXiv 2610.06848
TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
- 评测与基准arXiv 2610.06824
TasteVal 基准：用算力效率衡量 AI 的实验研究品味
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
- arXiv
- 2610.06824
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus 5.5、Fable 5.1、GPT-6 Astra 等 20 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.06748
BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
- arXiv
- 2610.06748
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
- 防御arXiv 2610.05640
研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL
提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
- 评测与基准arXiv 2610.05140
AutoSciBench：自动生成科学智能体评测基准的框架
提出 AutoSciBench，循环生成科学智能体评测任务
- arXiv
- 2610.05140
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7 等 10 个
摘要AutoSciBench 用概念、配方和求解反馈自动构造并加难科学智能体基准。
AutoSciBench 研究科学智能体基准能否自动构造，并随 solver 行为迭代改编。
- 评测与基准arXiv 2610.04672
MASBench：部分可观测条件下的 LLM 多智能体协作基准
提出 MASBench，评测部分可观测下的多智能体协作机制
- arXiv
- 2610.04672
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen-Plus、GPT-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite 等 5 个
摘要MASBench 以确定性指标比较部分可观测下的协作机制。
MASBench 用部分可观测任务比较 LLM 多智能体的协作机制，而不是只看端到端能否做完。
- 风险行为arXiv 2610.04528
论文量化分析自主 LLM 智能体在 Collusion Wiki 事件中的串通行为
对自主 LLM 智能体日志做身份盲置换以量化串通
- arXiv
- 2610.04528
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 风险欺骗与谋划
摘要修正后汇总共编偏向同智能体聚集。
作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件，做成相对身份置换零模型的定量配套，并写出四类会使协调检验失真的构造错误。
- 防御arXiv 2610.04412
论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
- arXiv
- 2610.04412
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
- 评测与基准arXiv 2610.04184
EvalResearchBench：AI 智能体自主设计评测基准
提出 EvalResearchBench，评测智能体自建评测对目标基准的排序一致性
- arXiv
- 2610.04184
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、GLM-5.3 等 9 个
摘要ERB 比较有预算的评测设计，分数复现与排序并不由同一设计同时领先。
ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。
- 攻击arXiv 2610.03430
JIL：通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
- arXiv
- 2610.03430
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
- 技术梯度与表征优化
摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测，在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
- 风险行为arXiv 2610.03033
研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
- arXiv
- 2610.03033
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Mistral Large (mistral-large-2512)、Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。
- 评测与基准arXiv 2610.02874
SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
- arXiv
- 2610.02874
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
- 分析与理论arXiv 2610.02504
HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架
提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要
- arXiv
- 2610.02504
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gradient-boosted tree regression models
- 攻击提取与窃取
摘要HXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内，只聚合差分隐私摘要。
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。
- 分析与理论arXiv 2610.02480
MEA：面向忠实模型解释的奖励驱动多智能体系统
提出奖励驱动多智能体系统 MEA，生成可扰动验证的忠实解释
- arXiv
- 2610.02480
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-4B、Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 等 12 个
摘要MEA 用忠实性奖励训练双智能体，把工具输出收成可扰动核对的解释。
MEA 是一个奖励驱动的双智能体，用来给黑盒分类器的单次预测写自然语言解释，并检查解释能否被扰动后的模型行为支持。