防御arXiv 2610.09159
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
- arXiv
- 2610.09159
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
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- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击arXiv 2610.07510
PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率
提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 防御arXiv 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 攻击arXiv 2610.05139
研究揭示代码注释中的上下文注入攻击面
提出推理时上下文注入，用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
- arXiv
- 2610.05139
- 发表
- 层
- 提示层
- 被测模型
- StarCoderBase、DeepSeek-Coder-base、Qwen2.5-base 等 10 个
- 攻击提示注入
- 防御arXiv 2610.04412
论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
- arXiv
- 2610.04412
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
- 攻击arXiv 2610.03857
研究者提出 EviLLM 攻击：通过被入侵账号向 AI 代码生成流程注入漏洞
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
- arXiv
- 2610.03857
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、Llama 3.2 (3B)
- 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。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 攻击arXiv 2609.33910
论文提出残留授权重放攻击：长期运行 Agent 的授权可跨任务复用
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
- arXiv
- 2609.33910
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、Gemini-3.1-Flash-Lite、Qwen3-14B 等 6 个
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Qwen3-235B 等 5 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
- 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。
- 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
- 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。。
- 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
- 攻击提示注入
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。
- 防御arXiv 2609.22949
多智能体系统提示注入威胁模型与防御架构：14 类攻击向量与四类防御
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
- arXiv
- 2609.22949
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (2024-08-06)、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3 70B-Instruct
- 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。