跳到正文
10月8日 · 周四

全部论文

找到 17 篇
筛选3

攻击类型

越狱1提示注入7投毒与后门4

攻击技术

自动化搜索1多轮渐进1编码与混淆1角色扮演与说服1跨模态载荷1潜伏触发1

模型自身风险

奖励作弊1失准与价值偏离1Agent 危险操作1危险能力3

防御类型

监控与审计1

影响

有害内容1越权操作7数据与隐私泄露1输出被操纵1监督失效1滥用能力提升1

系统形态

模型与 API27LLM 应用6AI Agent62编程 Agent17网页与电脑操作6多智能体8具身与机器人3

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入4文档与消息1工具返回1工具与技能描述3代码仓库与依赖5记忆写入4Agent 间消息1图像与音视频1分发渠道2

层

应用层17

系统组件

MCP 与技能4记忆2护栏与评审1监控器1权限与沙箱1视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI27Anthropic25Qwen（阿里）16智谱 GLM14DeepSeek12Kimi（月之暗面）9Google8Meta5MiniMax5其他10
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 725 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent被测模型厂商：DeepSeek被测模型厂商：其他清除全部

另有 725 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    提出 EvoRiskBench，评测工作区智能体的运行时安全风险

    arXiv
    2610.03153
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent、多智能体
    测试
    DeepSeek-V4-Pro-0813、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Deepseek-v4-Pro、Deepseek-v4-Flash、Claude-Opus-4.8 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

    深度解读完整解读
  4. 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

    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
    DeepSeek-V4.1-Flash、GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol 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
  5. 评测与基准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
    DeepSeek-V4-Flash-0731、Claude-Sonnet-5、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
  11. 评测与基准arXiv 2609.09798

    CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏

    arXiv
    2609.09798
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、CodeLlama-13B-Instruct、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.39578

    Box² Bench：语言模型能否有选择地依赖外部指导

    提出 Box2-Bench，评测模型能否选择性依赖外部工作流

    arXiv
    2609.39578
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    DeepSeek V4 Flash、Gemini 3.7 Flash、GLM 5.2 等 9 个
    摘要Box2 把利用与稳健拆开。

    Box2-Bench 固定任务与模型，只改变工作流可靠性，用来衡量模型能否选择性依赖可能出错的外部指导。

    深度解读完整解读
  15. 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，评测智能体遭虚假指责后是否破坏已正确的工作

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Hy3、Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5 等 14 个

    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。

    深度解读完整解读
  16. 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 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 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。。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    DeepSeek-V4.1-Flash、GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
已经到底了