防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 防御arXiv 2610.09496
SOUL：用稀疏特征策略遗忘缓解 VLA 模型的状态幻觉
提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘，缓解 VLA 状态幻觉
- arXiv
- 2610.09496
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、π0.5
摘要SOUL 以稀疏特征遗忘 VLA 状态幻觉。
SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。
- 评测与基准arXiv 2610.08240
研究评测 32 个 LLM 的代码功能与安全差距：新模型更安全但无一消除差距
在 CWEval 上跟踪代码生成的功能-安全差距
- arXiv
- 2610.08240
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Gemini 1.5 Pro、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3.1 Pro 等 20 个
摘要绝对安全性上升且差距仍在，开放权重并不分开各家族的轨迹。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
- 分析与理论arXiv 2610.06163
SAGE：定位 LLM Agent 修复中最早偏离安全意图的环节
提出 SAGE，定位代码修复 Agent 最早偏离安全意图的轮次
- arXiv
- 2610.06163
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
摘要SAGE 在已通过检查的修复轨迹上定位静默失败的最早偏离，类型比轮次更稳定。
SAGE 在已通过语法和功能检查、但仍含确认安全缺陷的智能体修复轨迹上，定位最早可归因的安全意图偏离。。
- 攻击arXiv 2610.05139
研究揭示代码注释中的上下文注入攻击面
提出推理时上下文注入，用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
- arXiv
- 2610.05139
- 发表
- 层
- 提示层
- 被测模型
- StarCoderBase、DeepSeek-Coder-base、Qwen2.5-base 等 10 个
- 攻击提示注入
- 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。
- 攻击arXiv 2610.03857
研究者提出 EviLLM 攻击：通过被入侵账号向 AI 代码生成流程注入漏洞
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
- arXiv
- 2610.03857
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、Llama 3.2 (3B)
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 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。
- 防御arXiv 2610.02349
MIRROR：面向多智能体通信的法定人数完整性防御
提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
- arXiv
- 2610.02349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
摘要MIRROR 靠多数路径。
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
- 防御arXiv 2610.02005
贝叶斯辩证论证（BDA）：面向持续对抗下多 LLM 委员会的可校准聚合
提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
- arXiv
- 2610.02005
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要BDA 用零额外调用的可靠性加权，给出可校准后验，并在持续对抗下反转不可靠席位。
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、GLM 4.7 Flash、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
- 防御arXiv 2609.39297
MiniRep：面向多智能体辩论的鲁棒声誉聚合方法
提出 MiniRep，在多智能体辩论聚合中结合当前质量、风险与历史声誉并限制克隆组
- arXiv
- 2609.39297
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要MiniRep 用当前提案证据校准历史声誉并限制克隆组，MATH 上平均准确率高于基线，其他任务有反例。
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合，只作用在 Decide 阶段。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 风险行为arXiv 2609.36855
研究：上游错误消息会让多智能体 LLM 下游覆盖正确答案
测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案
- arXiv
- 2609.36855
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o-mini、gpt-5.4、kimi-k2.6 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要固定证据只改消息后，错误上游结论会定向替换下游本可答对的答案。
这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。
- 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。