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10月10日 · 周六

全部论文

找到 27 篇
筛选7

攻击类型

提示注入6投毒与后门3

模型自身风险

Agent 危险操作4危险能力5

影响

越权操作41数据与隐私泄露18输出被操纵11可用性与可靠性11监督失效15滥用能力提升5

系统形态

模型与 API44LLM 应用43AI Agent118coding agent22science agent6web agent6多智能体20具身与机器人6

攻击面/入口

网页与界面3

层

应用层24训练与数据层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 241 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵影响：可用性与可靠性影响：滥用能力提升系统形态：coding agent系统形态：web agent层：应用层层：训练与数据层清除全部

另有 241 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 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力

    arXiv
    2610.09944
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.08662

    ParanoiaEval：编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    arXiv
    2610.08662
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等 8 个
    摘要作者用证据受控任务对评测风险处置，称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.06584

    论文：AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者

    评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击

    arXiv
    2610.06584
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
    摘要攻防孰强随环境、系统和弱点改变。

    作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。

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  7. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    arXiv
    2610.05793
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

    深度解读完整解读
  8. 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。。

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  10. 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。

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  13. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    arXiv
    2609.19140
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。

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  14. 攻击arXiv 2609.17817

    论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码

    arXiv
    2609.17817
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 5 个

    摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。

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  15. 评测与基准arXiv 2609.02095

    READY：面向企业 Agent 部署的可靠性资格认证框架

    提出 READY 框架，认证企业 Agent 在人工监督下能否达到规定可靠性

    arXiv
    2609.02095
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、Sonnet 5、GPT-5.6-Sol 等 15 个
    摘要READY 把工作流证据转成可检验的可靠性–监督–成本部署画像。

    READY 把“智能体能否自主完成工作”改写成“哪个人机监督策略能在留出证据上达到规定可靠性，以及要付多少运营成本”。。

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  18. 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

    提出 SRE-Bench 评测智能体的真实规模二进制逆向能力

    arXiv
    2608.11469
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    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。

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  20. 攻击arXiv 2608.04565

    研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击，可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链

    提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链

    arXiv
    2608.04565
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等 7 个

    摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。

    深度解读完整解读
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