评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
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- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Muse Spark 1.3、Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5 等 14 个
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- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
- arXiv
- 2610.07089
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 3.1 70B、Llama Guard 4 12B、Gemma 4 26B-A4B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 评测与基准arXiv 2610.04378
COPEX：面向 MCP 智能体的受控攻击评测基准发布
提出 COPEX 基准，固定协议栈评测 MCP 智能体的攻击抵抗力
- arXiv
- 2610.04378
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.2:3b、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 9 个
- 评测与基准arXiv 2610.05622
UndoBench 发布：分离工具型 Agent 的任务能力与故障恢复能力
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
- arXiv
- 2610.05622
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Gemini 3.8 Flash 等 4 个
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 等 12 个
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 评测与基准arXiv 2610.02664
论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
- arXiv
- 2610.02664
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 7 个
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
- 评测与基准arXiv 2609.09404
MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 4 Maverick、Claude Opus 4.8、GPT-5.4 等 6 个
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
- 评测与基准arXiv 2608.08542
SkillSafe-Bench：技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性，并提出子空间投影防御
- arXiv
- 2608.08542
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 6 个
摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节，提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区，系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
- 评测与基准arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
构建明确度梯级并做守卫微调，以拦住模型会回答的有害请求
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama Guard 3 8B、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 评测与基准arXiv 2609.35799
研究者复现 OpenAI-HuggingFace 事件中的失准行为，并提出自动化对齐测试方法
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
- arXiv
- 2609.35799
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Muse Spark 1.3、GLM 5.2、GLM 5.3 等 9 个
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。
- 评测与基准arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-Guard3-Vision、ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1 等 9 个
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 评测与基准arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、GPT-4o、Qwen3-8B 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 评测与基准arXiv 2609.09798
CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏
- arXiv
- 2609.09798
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
- 评测与基准arXiv 2609.21793
CASCADE 研究：跨流水线阶段的越狱防御组合评估
用 CASCADE 在统一威胁模型下筛选跨阶段越狱防御组合
- arXiv
- 2609.21793
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2、Llama3、Llama-3.1-70B-Instruct 等 10 个
- 评测与基准arXiv 2608.17360
Fair-ASR：在共享目标调用预算下重新评测黑盒越狱攻击
在共享目标调用预算下重评黑盒越狱并提出 ReCode
- arXiv
- 2608.17360
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、LlamaGuard4 等 11 个
- 攻击越狱
- 评测与基准arXiv 2609.35922
VoxParity 评测：语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事
提出 VoxParity 基准，评测语音智能体是否按音频改变工具调用
- arXiv
- 2609.35922
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Muse Spark 1.2、MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash 等 15 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件音频
摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null，测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
- 评测与基准arXiv 2608.06862
SynChain：诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化
提出 SYNCHAIN，以定向微调诱导智能体自合成跨任务潜伏工件
- arXiv
- 2608.06862
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Llama-3.1-8B、Qwen3.5-9B、Ministral-3-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁，验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。
- 评测与基准arXiv 2609.05117
TIER：评估 LLM 安全行为的威胁隐晦度基准
提出 TIER 基准，按威胁隐晦度评测有害提示下的安全行为
- arXiv
- 2609.05117
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3、Qwen1.5-MoE、Gemma-2B 等 6 个
- 评测与基准arXiv 2609.06783
AURA-Eval：评估 LLM Agent 工具调用轨迹中的风险意识行为
提出 AURA-Eval 评测工具调用 Agent 的情境风险意识与行动
- arXiv
- 2609.06783
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.3-70B-Turbo、Llama-3-8B-Inst-Lite、Llama-3.1-8B-Inst 等 15 个
摘要AURA-Eval 用配对轨迹诊断智能体在有无安全路径时的风险识别与行动。
AURA-Eval 是一个面向工具使用轨迹的增强与诊断框架，用来分开看智能体是否说出风险、采取哪种行动策略、以及该行动相对场景风险是否安全。作者要解决的问题是：现有智能体安全评测常给出单一分数，看不出风险识别、执行前检测，以及在仍有安全完成办法时模型是安全完成还是一律拒绝。
- 评测与基准arXiv 2609.33640
SafeMol：分子多模态模型的双模态安全对齐
提出 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
- arXiv
- 2609.33640
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.2-1B-Instruct、GPT-4o、Omni-Mol v2 等 5 个
摘要SafeMol 用 MMD 和双分类头对齐分子多模态模型，在 Omni-Mol v2 上压低图条件攻击成功。
SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。