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10月9日 · 周五

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找到 11 篇
筛选7

影响

有害内容4越权操作31数据与隐私泄露10输出被操纵7可用性与可靠性4监督失效15滥用能力提升4

系统形态

模型与 API61LLM 应用27AI Agent72coding agent9网页与电脑操作5多智能体13具身与机器人2

层

模型层2应用层9训练与数据层4基础设施层0
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 550 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵影响：可用性与可靠性系统形态：coding agent系统形态：具身与机器人层：模型层层：应用层层：基础设施层清除全部

另有 550 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 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
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、Sonnet 5、GPT-5.6-Sol 等 15 个
    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”。。

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  4. 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
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 12 个
    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。

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  7. 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
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    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。

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  9. 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
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 5 个

    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。

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  10. 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
    coding agent
    被测模型
    TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 6 个
    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。

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  11. 评测与基准arXiv 2609.39578

    Box² Bench：语言模型能否有选择地依赖外部指导

    提出 Box2-Bench，评测模型能否选择性依赖外部工作流

    arXiv
    2609.39578
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、coding agent
    被测模型
    Gemini 3.7 Flash、DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2 等 9 个
    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。

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已经到底了