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10月9日 · 周五

全部论文

找到 27 篇
筛选2

攻击类型

提示注入1恶意使用1

模型自身风险

欺骗与谋划7奖励作弊6失准与价值偏离5Agent 危险操作5危险能力4拒答失当2

影响

有害内容1越权操作5输出被操纵4可用性与可靠性2监督失效10滥用能力提升3

系统形态

模型与 API27AI Agent54编程 Agent16网页与电脑操作2多智能体13具身与机器人2

攻击面/入口

用户输入2代码仓库与依赖1记忆写入1

层

模型层1应用层25训练与数据层1

系统组件

记忆1护栏与评审1监控器7推理链3

被测模型厂商

OpenAI23Anthropic18Qwen（阿里）17DeepSeek12Google12智谱 GLM12Kimi（月之暗面）11Meta6xAI6其他9
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 584 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体清除全部

另有 584 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 风险行为arXiv 2609.32701

    研究显示前沿模型智能体在测试时自行形成隐蔽信道

    展示多智能体在禁令与监视下自发建立隐蔽信道传递机密

    arXiv
    2609.32701
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等 6 个
    摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道，指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。

    论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为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 的违规失信

    arXiv
    2610.06748
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    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. 风险行为arXiv 2610.03458

    论文：低监控读数不能证明行为受控

    检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据

    arXiv
    2610.03458
    发表
    层
    模型层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct
    摘要论文指出监控器训练读数接近零无法确立作弊受控，模型可利用通用外壳推迟提交绕过监控，强化学习亟需带外行为验证。

    本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。

    深度解读完整解读
  5. 风险行为arXiv 2609.39050

    研究：九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控

    测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控

    arXiv
    2609.39050
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、编程 Agent
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、devstral-2512、gpt-oss-120b 等 15 个

    摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。

    深度解读完整解读
  8. 风险行为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
    GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 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
  10. 风险行为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
    编程 Agent
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  12. 风险行为arXiv 2609.19892

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

    提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务

    arXiv
    2609.19892
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    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
  16. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降

    arXiv
    2609.35928
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b)、Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。

    深度解读完整解读
  17. 风险行为arXiv 2608.22103

    Hack-Verifiable Terminal Bench：评测终端任务中的奖励作弊

    提出 HVTB，在终端编程任务植入蜜罐评测奖励作弊

    arXiv
    2608.22103
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    claude-opus-5、gpt-5.6-sol、gemini-3.1-pro 等 5 个
    摘要用蜜罐测量终端任务上的 reward hacking，并比较五档提示词。

    HVTB 用来在真实终端与编程任务上测量 reward hacking：智能体读取被植入的参考解答或验收测试，从而偏离任务意图。作者认为这一失败模式会随智能体更自主而更重要，且事后人工或 LLM judge 可能失效。

    深度解读完整解读
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