研究:94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
- arXiv
- 2606.05647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 5 个
另有 84 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
提出 AgentSpy,在系统调用层观测编程智能体并检测技能注入攻击
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
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。
提出 PAA 路径对齐归因,审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 EvoRiskBench,评测工作区智能体的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁以劫持 VLA 机器人动作
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险,通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒,呼吁建立系统级防护。
提出 AHA 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
构建 SKILLMISEVO-BENCH,评测自进化编程智能体的技能误演化风险
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出 SkillSecurer,检测定位并修补智能体技能中的提示注入
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
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。
提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。