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
- 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。
- 其他arXiv 2610.08917
CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
- arXiv
- 2610.08917
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等 5 个
摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
- 防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
- 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
- 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。
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2610.06193
SWE-CC 基准：编码 Agent 功能正确仍违反 43.1% 仓库贡献规范
提出 SWE-CC 基准，评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守
- arXiv
- 2610.06193
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、Gemini 3.7 Flash、DeepSeek V4 Flash 0731 等 4 个
摘要SWE-CC 中功能正确仍可能违规。
SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略，而不只看补丁能否通过测试。
- 评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 组件视频
- 攻击arXiv 2610.06083
研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
- arXiv
- 2610.06083
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DQN、Double DQN (DDQN)
- 技术梯度与表征优化
摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
- 其他arXiv 2610.05831
长时程轨迹监督如何影响终端智能体训练的可靠性与成本
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
- arXiv
- 2610.05831
- 发表
- 被测模型
- Qwen/Qwen3-8B
摘要中间长度的监督更均衡。
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
- 攻击arXiv 2610.05089
研究者披露 LiteLLM 网关跨租户干扰攻击 Cooldown Landmines
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击，并设计租户隔离机制
- arXiv
- 2610.05089
- 发表
- 场景
- LLM 应用
摘要揭示网关共享冷却漏洞，提出来源检查与租户隔离防御。
- 防御arXiv 2610.04616
PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
- arXiv
- 2610.04616
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5
摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径，GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
- 评测与基准arXiv 2610.02874
SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
- arXiv
- 2610.02874
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
- 防御arXiv 2609.39820
FailBank：用运行时反馈自进化提升 VLA 模型任务成功率
提出 FAIL BANK，用运行时 CBF 反馈自进化更新 VLA 策略
- arXiv
- 2609.39820
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、π0
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
- 攻击arXiv 2609.22711
UBA-ORL：针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击
提出 UBA-ORL，以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
- arXiv
- 2609.22711
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- TD3+BC、BCQ、IQL
摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本，使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
- 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
- 被测模型
- Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
- 攻击提示注入
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。
- 评测与基准arXiv 2609.15017
PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器
提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
- arXiv
- 2609.15017
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- TF-IDF + logistic regression、DistilBERT、DeBERTa-v3-FT 等 7 个
摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
- 评测与基准arXiv 2609.03221
FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限
用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限
- arXiv
- 2609.03221
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5、llama3.1:8b-instruct 等 7 个
摘要先测同一输入下的动作不一致率，再用它解读人口学翻转率。
FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来：输入不变时动作仍会改变，这个比率就是解读翻转率的下限。。
- 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
- 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”。。
- 攻击arXiv 2608.21929
SkillBloat：通过技能注入对编码 Agent 发起 token 放大攻击
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
- arXiv
- 2608.21929
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-4.7-Flash、GLM-5、GPT-5.4 Mini 等 4 个
- 其他arXiv 2608.14380
AgentRewind：面向长周期 LLM Agent 的可恢复执行框架
提出 AgentRewind，支持长程 Agent 回退对齐检查点并继续执行
- arXiv
- 2608.14380
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 mini、Qwen3.7-Max 等 7 个