评测与基准arXiv 2609.27273
微软研究院发布 CAVEAT
提出 CAVEAT 基准，评测购物 Agent 在商业引导下的决策偏离
- arXiv
- 2609.27273
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- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化，诊断出三类失效并给出缓解方案。
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- 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
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
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 2609.02095
READY：面向企业 Agent 部署的可靠性资格认证框架
提出 READY 资格框架，评测企业 Agent 在监督下的可靠性与复核成本
- arXiv
- 2609.02095
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要READY 把工作流证据转成可检验的可靠性–监督–成本部署画像。
READY 把“智能体能否自主完成工作”改写成“哪个人机监督策略能在留出证据上达到规定可靠性，以及要付多少运营成本”。。
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 其他arXiv 2608.14380
AgentRewind：面向长周期 LLM Agent 的可恢复执行框架
提出 AgentRewind，用对齐检查点回退长程 Agent 的上下文与工作区
- arXiv
- 2608.14380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 组件权限与沙箱
- 评测与基准arXiv 2607.19262
BioSecBench-Surveillance：面向病原体基因组监测 AI 智能体的可验证基准
提出 BioSecBench-Surveillance，评测 Agent 的病原监测分析
- arXiv
- 2607.19262
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 评测与基准arXiv 2607.05462
BioSecBench-Refusal：面向智能体生物安全风险评估的配对基准
提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物安全拒答是否对准风险
- arXiv
- 2607.05462
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发，合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
- 评测与基准arXiv 2608.18066
Salesforce AI Research 重测自改进 Agent
重测记忆型自改进智能体，揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳
- arXiv
- 2608.18066
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 组件记忆
摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性，并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。
- 攻击arXiv 2609.17817
论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码
提出基准投毒攻击，使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码
- arXiv
- 2609.17817
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
- 评测与基准arXiv 2609.19140
AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
- arXiv
- 2609.19140
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击提示注入
摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。
AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。
- 其他arXiv 2609.39982
Mid-Harness：在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样
提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
- arXiv
- 2609.39982
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。
摘要Box2 把利用与稳健拆开。
Box2-Bench 固定任务与模型，只改变工作流可靠性，用来衡量模型能否选择性依赖可能出错的外部指导。
已经到底了