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10月10日 · 周六

全部论文

找到 137 篇
筛选5

攻击类型

越狱5提示注入32投毒与后门26恶意使用5

攻击技术

自动化搜索10编码与混淆3针对防御6潜伏触发7诱导选用3

模型自身风险

欺骗与谋划10奖励作弊10失准与价值偏离4Agent 危险操作23危险能力7拒答失当3幻觉与编造4

防御类型

推理时干预4检测与过滤6指令与数据隔离7权限与审批8监控与审计18

影响

有害内容5越权操作46数据与隐私泄露14输出被操纵11可用性与可靠性12监督失效16滥用能力提升5

系统形态

模型与 API343LLM 应用97AI Agent493coding agent103science agent20web agent20网页与电脑操作16多智能体63具身与机器人20

攻击者权限

黑盒5

攻击面/入口

用户输入17网页与界面9文档与消息6工具返回8工具与技能描述23代码仓库与依赖13记忆写入6图像与音视频5分发渠道19

层

提示层7模型层16应用层121训练与数据层18

系统组件

MCP 与技能22记忆9护栏与评审5监控器24推理链3权限与沙箱10视觉9多模态10
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 249 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：具身与机器人层：模型层层：应用层清除全部

另有 249 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度：识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    arXiv
    2610.11773
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等 17 个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.10150

    论文指出 LLM 漏洞修复基准可靠性受评测设计影响

    用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响

    arXiv
    2610.10150
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Sonnet 4.0、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.7
    摘要作者认为评测流水线会改变补丁基准分数，PoC 通过率高于开发者测试通过率。

    作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力

    arXiv
    2610.09944
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    arXiv
    2610.10612
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  8. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

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  10. 其他arXiv 2610.08917

    CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择

    提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选

    arXiv
    2610.08917
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等 5 个
    摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。

    CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.08902

    论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    arXiv
    2610.08902
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
    摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。

    作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2610.08662

    ParanoiaEval：编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    arXiv
    2610.08662
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等 8 个
    摘要作者用证据受控任务对评测风险处置，称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。

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  17. 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，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    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。

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  18. 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
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
    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。

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  19. 评测与基准arXiv 2610.06406

    AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

    提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG

    arXiv
    2610.06406
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。

    长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。

    深度解读完整解读
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