其他arXiv 2610.00902
用平均场博弈分析 AI 安全：以 2026 年 7 月 Hugging Face 事件为例
用均值场博弈分析多智能体集体攻击何时不是均衡
- arXiv
- 2610.00902
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要结构阈值给出干预杠杆。
- 防御arXiv 2609.35561
RSI-Master：用结构化实验引导模型自主改进
提出 RSI-Master，约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
- arXiv
- 2609.35561
- 发表
- 层
- 应用层
- 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
- 被测模型
- Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
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。
- 风险行为arXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
- 防御arXiv 2609.15803
研究者提出 k-robust 联盟对齐，用多智能体评审委托授权
提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权
- arXiv
- 2609.15803
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权，数值分数改善完备性。
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
已经到底了