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10月10日 · 周六

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找到 33 篇
筛选3

攻击类型

提示注入3

模型自身风险

Agent 危险操作6危险能力4

防御类型

监控与审计4

影响

越权操作10输出被操纵4可用性与可靠性3

系统形态

模型与 API119LLM 应用23AI Agent191coding agent50science agent12web agent9网页与电脑操作11多智能体16具身与机器人10

攻击面/入口

网页与界面3

层

模型层3应用层28

系统组件

监控器5视觉4多模态5
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：science agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：具身与机器人清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  7. 评测与基准arXiv 2610.05140

    AutoSciBench：自动生成科学智能体评测基准的框架

    提出 AutoSciBench，循环生成科学智能体评测任务

    arXiv
    2610.05140
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7 等 10 个
    摘要AutoSciBench 用概念、配方和求解反馈自动构造并加难科学智能体基准。

    AutoSciBench 研究科学智能体基准能否自动构造，并随 solver 行为迭代改编。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2610.04366

    CrashSim 用真实事故先验生成碰撞场景并构建 nuCrash 数据集

    提出 CrashSim 用真实事故先验引导扩散仿真并构建 nuCrash 评测自动驾驶规划器

    arXiv
    2610.04366
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Lane-graph planner、PDM-closed planner、IL planner 等 5 个
    摘要CrashSim 迁入真实事故先验生成场景。

    CrashSim 用检索到的真实事故先验引导扩散式多车仿真，为自动驾驶安全评测生成碰撞与近碰撞场景。。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2610.04184

    EvalResearchBench：AI 智能体自主设计评测基准

    提出 EvalResearchBench，评测智能体自建评测对目标基准的排序一致性

    arXiv
    2610.04184
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、GLM-5.3 等 9 个
    摘要ERB 比较有预算的评测设计，分数复现与排序并不由同一设计同时领先。

    ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。

    深度解读完整解读
  10. 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
    场景
    具身与机器人、多智能体
    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。

    深度解读完整解读
  15. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2609.26618

    NavSafe-∞：在真实感环境中评测闭环驾驶安全

    提出 NAVSAFE-∞ 写真闭环基准，评测端到端驾驶策略的闭环安全

    arXiv
    2609.26618
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    LTF、DiffusionDrive、DrivoR 等 13 个
    摘要写真事件级闭环基准显示开环高分不能稳定变成闭环安全。

    NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全，而不是只看开环轨迹分数。

    深度解读完整解读
  18. 评测与基准arXiv 2609.24890

    OSWorld-Pro 发布：面向 Computer-Use Agent 的过程式评测基准

    提出 OSWorld-Pro，用顺序子目标过程评测计算机使用智能体

    arXiv
    2609.24890
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    Claude Opus 5 Max、Claude Opus 4.8 Max、Claude Opus 4.7 Max 等 14 个
    摘要OSWorld-Pro 用顺序子目标评测 CUA，并标出点击失误与无关动作。

    OSWorld-Pro 是一套计算机使用智能体的过程评测，用来补充只核对最终交付物的 OSWorld。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2609.22724

    MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略

    arXiv
    2609.22724
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

    深度解读完整解读
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