防御arXiv:2610.05163 · 10月4日
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 路径对齐归因，审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
编程 Agent测试Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个应用层
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
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防御arXiv:2610.03055 · 10月2日
HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
编程 Agent测试Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B 等 4 个应用层
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
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防御arXiv:2608.25460 · 8月26日
用强化学习训练对齐审计员：成对奖励加校准让 Haiku 4.5 追平 Opus 4.6
用强化学习与成对比较奖励训练对齐审计模型并校准假阳性
AI Agent测试Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7 等 15 个应用层
摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。
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防御arXiv:2607.19913 · 7月22日
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus，用 CoAA-RL 训练前瞻守卫，在长程智能体有害动作执行前拦截
AI Agent测试Vanguard、Qwen3-8B、Llama-Guard-3-8B 等 8 个应用层
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防御arXiv:2610.00400 · 10月2日
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
AI Agent攻击者黑盒测试Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个应用层
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评测与基准arXiv:2609.19587 · 9月17日
红队测试 Auto Mode：用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器
红队评估编码智能体的阻断监视器，并提出 Auto Mode++加固
编程 Agent测试Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个应用层
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现，提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
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防御arXiv:2609.19101 · 9月17日
用内部表征监控与发现 LLM 评测中的奖励作弊
提出 DoM 激活探针，监控并发现评测中的奖励作弊
编程 Agent测试Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 等 7 个模型层
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机，展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
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防御arXiv:2609.21996 · 9月19日
PIR：从模型内部激活读出被隐藏的答案
提出内部识别探测器 PIR，从激活区分模型隐瞒与真实遗忘
模型与 API测试gemma-2-9b、gemma-3-12b、Qwen2.5-7B 等 9 个模型层
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR，划分了隐瞒与遗忘的边界，为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。
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