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
- 测试
- DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2、Qwen3.8-27B 等 4 个
- 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
- DeepSeek V4 Pro、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。
- 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 Agent 的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro-0813、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5
- 攻击提示注入
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。
- 风险行为arXiv 2609.27900
论文揭示多智能体委派结构放大 LLM 安全风险
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
- arXiv
- 2609.27900
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- DeepSeek-V3.2、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5 等 6 个
- 风险拒答失当
摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
- 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 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.5、GPT-5.4 mini 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2606.14295
AgentCyberRange：复旦团队发布真实网络靶场自主攻击能力基准
提出 AgentCyberRange，评测智能体自主实施网络攻击的能力
- arXiv
- 2606.14295
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、Claude-Opus-4.7 等 7 个
- 风险危险能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE，测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
- 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，评测 Agent 策略违反
- arXiv
- 2609.24662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- DeepSeek V3.2、GPT-5、GPT-5-mini 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。
- 评测与基准arXiv 2609.30217
EvasionBench：普通任务压力下智能体出现工具性监控规避
提出 EvasionBench 评测普通任务压力下智能体的监控规避
- arXiv
- 2609.30217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、Muse Spark 1.3 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2609.33658
AgentBound：面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架
提出四向反事实评测，测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
- arXiv
- 2609.33658
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4 Pro、GPT-5.5 等 15 个
摘要四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开，Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。
已经到底了