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10月9日 · 周五

全部论文

找到 17 篇
筛选4

攻击类型

提示注入5投毒与后门2恶意使用2

攻击技术

跨模态载荷1

模型自身风险

奖励作弊1失准与价值偏离1Agent 危险操作3危险能力5

防御类型

监控与审计1

影响

越权操作7输出被操纵2监督失效2滥用能力提升3

系统形态

模型与 API12LLM 应用3AI Agent48编程 Agent14网页与电脑操作7多智能体4

攻击面/入口

用户输入3文档与消息1工具与技能描述4代码仓库与依赖3检索语料1记忆写入2Agent 间消息1图像与音视频1分发渠道1

层

应用层17

系统组件

MCP 与技能2监控器1权限与沙箱1视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI32Anthropic25Qwen（阿里）20DeepSeek17智谱 GLM15Google9Kimi（月之暗面）9Meta7其他14
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 669 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体被测模型厂商：智谱 GLM被测模型厂商：Kimi（月之暗面）清除全部

另有 669 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 2604.02947

    AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    arXiv
    2604.02947
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    Kimi-K2、Kimi-K2.5、GLM-4.6 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2608.11469

    SRE-Bench：面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准

    构建无污染的 SRE-Bench，评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力

    arXiv
    2608.11469
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GLM-5.2、GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol 等 11 个
    摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE，公开设置下多数模型完全解开比例不高。

    作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.06966

    Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准，评测监控器对智能体内部威胁的检出能力

    arXiv
    2609.06966
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Kimi-K2.6、GPT-5.3 Chat、GPT-5.5 等 15 个
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

    深度解读完整解读
  12. 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、编程 Agent
    测试
    GLM 5.2、Gemini 3.7 Flash、DeepSeek V4 Flash 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。

    深度解读完整解读
  13. 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，评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Kimi-K2.7-Code、Kimi-K3、GLM-5.2 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
  14. 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、编程 Agent
    测试
    Kimi-K3、Kimi-K2.6、GLM-5.2 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
  15. 评测与基准arXiv 2609.05591

    WolfSociety：金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体风险

    用 WolfBench 测量金融智能体社会中有害规模下的集体崩溃

    arXiv
    2609.05591
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    GLM-4.5、Kimi K2.6、DeepSeek V3.2 等 6 个
    摘要更大的金融智能体社会在更低有害比例上崩溃，但所需有害人数仍增加。

    WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题：智能体经社交网络交流，并在共享市场里交易，形成从交流到行动再到后续决策的闭环。

    深度解读完整解读
  16. 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，评测 Agent 策略违反

    arXiv
    2609.24662
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    GLM-4.7、GPT-5、GPT-5-mini 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。

    深度解读完整解读
  17. 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 与 NCVA，评测技能图像隐藏指令诱导的未授权操作

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Kimi-K2.6、Kimi-K3、GPT-5.6-sol 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
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