评测与基准arXiv 2610.08585
研究：无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等 9 个
- 防御arXiv 2610.07570
ProbeGuard：按共识形成过程判断弃答，识别医疗问答中的一致错误
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
- arXiv
- 2610.07570
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、HuatuoGPT-o1-8B
摘要ProbeGuard 用共识形成过程做可认证弃权，并在全票层分开答对与答错的共识。
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
- 防御arXiv 2610.07403
针对 LLM 谄媚的纵深防御：记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
- arXiv
- 2610.07403
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
摘要作者称外部记忆过滤成立，数据未显示反向转向再有贡献。
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
- 评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等 8 个
- 分析与理论arXiv 2610.04860
研究揭示文本水印会诱发模型幻觉，并提出两种缓解干预
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
- arXiv
- 2610.04860
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-14B-Instruct
摘要论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式，分析了解码机制并提出针对性干预。
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
- 评测与基准arXiv 2609.39229
RAIM：用廉价小模型聚合替代前沿模型做幻觉检测
提出 RAIM，用交叉拟合堆叠聚合廉价评审检测幻觉
- arXiv
- 2609.39229
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama、Qwen、Mistral 等 10 个
摘要十个廉价评审的堆叠在可采纳区间接近 Sonnet，代价主要是一次域内校准。
- 风险行为arXiv 2609.35291
窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
- arXiv
- 2609.35291
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
- 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，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
- arXiv
- 2609.32616
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
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。
- 分析与理论arXiv 2609.23215
研究审计 Active Inference Agent 的 LLM 解释器失败模式
审计 Active Inference Agent 上 LLM 解释器的监督叙述失败
- arXiv
- 2609.23215
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、Claude-3-Opus、Gemini
摘要三组触发下解释流畅但错误，所提缓解都未被评估。
作者审计的是挂在智能体上的运行时解释器，而不是智能体本身。操作员读到的是信念与动作的自然语言叙述。作者要问哪些可复现触发会让这段叙述失败，以及失败痕迹是什么样。
摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现，外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
- 防御arXiv 2609.04159
Sentinel-RL：将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心
提出 Sentinel-RL，将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
- arXiv
- 2609.04159
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- HetGAT、PPO
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要Sentinel-RL 用图编码器与 PPO 承担拓扑决策，LLM 负责叙述与门控，并在 LANL 上报告检测与时延。
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
- 风险行为arXiv 2608.10218
研究者用进化算法构造多智能体 LLM 系统中的自我传播“思维病毒”
用演化算法构造 mind virus 并测量其在多智能体中的传播
- arXiv
- 2608.10218
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Flash 等 7 个
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 12 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 评测与基准arXiv 2606.18021
LegalHalluLens：面向法律 AI 的分类幻觉审计与校准多智能体辩论
提出 LegalHalluLens，分类审计法律抽取幻觉并校准多智能体辩论
- arXiv
- 2606.18021
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gemini-3-flash、gpt-5.2、qwen3-32b 等 5 个
- 风险幻觉与编造
摘要作者称类型画像与 RDI 能区分聚合率相近的系统，辩论主要减少虚构检出。
LegalHalluLens 是一套法律条款抽取的审计框架，外加一个按审计结果校准的辩论缓解。。
- 评测与基准arXiv 2605.30322
Gram：面向破坏倾向的自动化对齐审计框架
提出 Gram 审计框架，测量编程与研究智能体的破坏倾向
- arXiv
- 2605.30322
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemini 2.5 Pro、Gemini 3.0 Pro Preview、Gemini 3.1 Pro Preview
- 评测与基准arXiv 2605.17062
研究复现五个前沿模型的包名幻觉：跨模型共同幻觉 127 个包名，53 个仍可被注册
复评前沿模型代码生成中的包名幻觉与抢注攻击面
- arXiv
- 2605.17062
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5、GPT-5.4-mini 等 5 个
- 风险幻觉与编造
摘要评估显示前沿模型包幻觉率收窄但威胁仍在，作者识别出跨模型通用攻击面并呼吁联合防御。
已经到底了