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10月9日 · 周五

全部论文

找到 43 篇
筛选5

攻击类型

提示注入12投毒与后门9

模型自身风险

欺骗与谋划6奖励作弊3Agent 危险操作6危险能力6

防御类型

监控与审计3

影响

越权操作12数据与隐私泄露4输出被操纵5可用性与可靠性3监督失效6滥用能力提升4

系统形态

模型与 API75LLM 应用15AI Agent144coding agent32science agent8web agent7网页与电脑操作8多智能体12具身与机器人7

攻击面/入口

用户输入6文档与消息5工具与技能描述5代码仓库与依赖4记忆写入3Agent 间消息4分发渠道4

层

提示层1模型层2应用层40

系统组件

MCP 与技能5记忆5监控器7权限与沙箱3
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 538 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent系统形态：多智能体层：提示层层：模型层层：应用层清除全部

另有 538 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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
    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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.02874

    SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    arXiv
    2610.02874
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人、多智能体
    被测模型
    Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
    摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.39533

    CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台

    构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效

    arXiv
    2609.39533
    发表
    层
    模型层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen3-4B、Qwen3.5-27B
    摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。

    CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    arXiv
    2610.00392
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    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。

    深度解读完整解读
  7. 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。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.32635

    TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限

    提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限

    arXiv
    2609.32635
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个

    摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。

    深度解读完整解读
  13. 评测与基准arXiv 2609.29465

    SWE-Prometheus：衡量真实代码仓库工程治理改进的基准

    提出 SWE-Prometheus 基准，评测编码智能体对真实仓库的工程治理改进

    arXiv
    2609.29465
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、Claude-Opus-5、Kimi-K3 等 10 个
    摘要SWE-Prometheus 把治理改造拆成改进、行为保持和证据质量。

    SWE-Prometheus 评测编码智能体能否在没有给定缺陷的情况下，提高真实仓库的工程治理状态。

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  14. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

    深度解读完整解读
  15. 评测与基准arXiv 2609.24662

    DUMA-Bench：评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准

    提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，测量对抗环境下的策略违反

    arXiv
    2609.24662
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等 14 个
    摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。

    DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。

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  17. 评测与基准arXiv 2609.19892

    ClashBench：研究者发现 Agent 为抢占资源破坏既有任务

    构建 CLASHBENCH 评测特权 Agent 在资源冲突下的破坏性抢占

    arXiv
    2609.19892
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、DeepSeek-V4-Flash-0731、GLM-4.7 等 15 个

    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。

    深度解读完整解读
  18. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    arXiv
    2609.17320
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2609.15939

    VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力

    提出 VLoc Bench，评测智能体在完整仓库中定位漏洞文件并抑制修复后误报

    arXiv
    2609.15939
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.5 (xhigh)、GPT-5.5 (default)、Gemini 3 Pro 等 15 个

    摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2609.09798

    CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准，评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御

    arXiv
    2609.09798
    发表
    层
    提示层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

    深度解读完整解读
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