评测与基准arXiv 2605.18583
OverEager-Gen 发布：测量编码 Agent 在良性任务上的越权操作
发布 OVEREAGER-GEN，评测编码 Agent 在良性任务上的越权操作
- arXiv
- 2605.18583
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
摘要论文构建了首个良性任务代码智能体越权基准，发现框架架构主导越权风险。
- 评测与基准arXiv 2610.05532
DelegationBench
提出 DelegationBench，评测智能体该请示用户时是否实际询问
- arXiv
- 2610.05532
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna 等 10 个
摘要论文揭示一致率指标的系统性误导，为智能体授权决策建立了兼顾判断与执行的评测协议。
DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。
- 评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2609.11757
研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
- 攻击arXiv 2605.12673
UC Berkeley 提出 BenchJack，自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
- arXiv
- 2605.12673
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要论文系统揭示了智能体基准的奖励作弊隐患，提出自动化红队审计与迭代修补系统 BENCHJACK。
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
- 评测与基准arXiv 2610.07359
论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性
提出 nmult，实测 Agent 动作门控栈的层间错误相关性
- arXiv
- 2610.07359
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- AgentTrust runtime (174 rules)、GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001 等 7 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
- 防御arXiv 2610.06966
APEX：在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX，在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol
- 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
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 防御arXiv 2610.04699
CoVer：用干预检验为 Agent 构造可判定规则边界
提出 COVER，以不咨询模型的干预门准入 Agent 规则自动执行
- arXiv
- 2610.04699
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet、Claude Opus、GPT-4o 等 5 个
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要自可判定不能向模型索取。
这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。
- 防御arXiv 2610.04975
论文提出长程智能体自生子目标的运行时授权机制
提出运行时授权机制，检查长程智能体自生子目标是否精化根契约
- arXiv
- 2610.04975
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要用版本化目标图授权保住重规划，并挡住自生成子目标变成新权威。
长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。
- 评测与基准arXiv 2610.05622
UndoBench 发布：分离工具型 Agent 的任务能力与故障恢复能力
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
- arXiv
- 2610.05622
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Gemini 3.8 Flash 等 4 个
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 防御arXiv 2609.12001
Pheo 提出 OATS：用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
提出 OATS，用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
- arXiv
- 2609.12001
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制，提出了轻量确定性控制门 OATS，展示了双层防御组合的必要性。
- 防御arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 攻击与 AttestMCP 防护，度量并降低输入扰动敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 防御arXiv 2610.02456
SideKernel：面向 macOS 上 AI 编码 Agent 的 microVM 沙箱
提出面向 macOS 编程 Agent 的 microVM 沙箱 SideKernel
- arXiv
- 2610.02456
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 防御arXiv 2610.02664
论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束
提出 STAR-Guard 双层防御，缓解长程智能体跨轮遗忘安全约束
- arXiv
- 2610.02664
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2 等 7 个
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
- 评测与基准arXiv 2610.01508
OverAct：衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数
发布 OVERACT 衡量工具调用智能体的主动越权取数，并用 SELFAUDIT 缓解
- arXiv
- 2610.01508
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
摘要七模型普遍超额调用。
七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。
- 防御arXiv 2609.33039
TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害
提出 TACIT，从冻结内部表征检测智能体有害轨迹
- arXiv
- 2609.33039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御检测与过滤
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。