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
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(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 2609.32616
Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作
提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
- arXiv
- 2609.32616
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 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
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code、Codex、Hermes 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2607.14611
论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
- arXiv
- 2607.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex，攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
- 评测与基准arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
- 评测与基准arXiv 2510.27140
MobiRed 框架测评八款移动 LLM Agent 的第三方渠道提示注入攻击
用 MobiRed 评测移动 LLM Agent 面对第三方渠道的提示注入
- arXiv
- 2510.27140
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Mobile-Agent-E、AppAgent、AutoGLM 等 8 个
- 攻击提示注入
摘要论文评估了移动 LLM 智能体作为 confused deputy 的易受攻击性，作者称非应用控制通道可诱导智能体执行多步越权危害。
已经到底了