评测与基准arXiv 2605.16626
Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
提出 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点
- arXiv
- 2605.16626
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7 等 6 个
摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
- 风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 3.6 Flash、Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 等 7 个
- 风险奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出上下文特权提升攻击，借助记忆、技能与仓库内容操纵编程智能体
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-2.5-Flash、Gemini-2.5-Pro、GPT-5.5 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemma-4-31B、Gemma-4-12B、GPT-5.5 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 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
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol 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。
已经到底了