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10月10日 · 周六

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找到 4 篇
筛选5

模型自身风险

欺骗与谋划4失准与价值偏离4Agent 危险操作4幻觉与编造3

影响

越权操作10数据与隐私泄露3输出被操纵4

系统形态

AI Agent8coding agent2science agent0多智能体2

层

应用层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 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
模型自身风险：Agent 危险操作影响：输出被操纵系统形态：coding agent系统形态：science agent系统形态：多智能体清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
  2. 分析与理论arXiv 2610.06163

    SAGE：定位 LLM Agent 修复中最早偏离安全意图的环节

    提出 SAGE，定位代码修复 Agent 最早偏离安全意图的轮次

    arXiv
    2610.06163
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
    摘要SAGE 在已通过检查的修复轨迹上定位静默失败的最早偏离，类型比轮次更稳定。

    SAGE 在已通过语法和功能检查、但仍含确认安全缺陷的智能体修复轨迹上，定位最早可归因的安全意图偏离。。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.00850

    AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent

    arXiv
    2610.00850
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen3.5-4B、GLM 4.7 Flash、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

    深度解读完整解读
  4. 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

    提出 WolfBench，测量金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体崩溃

    arXiv
    2609.05591
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    DeepSeek V3.2、GPT-4.1、Qwen3-235B 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
已经到底了