评测与基准arXiv:2609.22076 · 9月18日
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
提出 APort Vault，评测支付智能体授权层对越权转账的拦截
AI Agent测试Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个应用层
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攻击arXiv:2610.09240 · 10月7日
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
网页与电脑操作测试LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个应用层
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
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评测与基准arXiv:2610.07639 · 10月6日
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
提出 HarnessSecurity-Bench，横向评测编码智能体框架的安全机制
编程 Agent测试GLM-5.2、Qwen3.8-27B、Claude Opus 4.8 等 4 个应用层
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防御arXiv:2610.04504 · 10月3日
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
AI Agent测试DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi应用层
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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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评测与基准arXiv:2604.02947 · 4月3日
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
网页与电脑操作编程 Agent测试Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个应用层
- 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。
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评测与基准arXiv:2610.03585 · 10月2日
宾州州立大学提出 TPRS，量化 Agent 安全基准中工具命名对 ASR 的影响
提出 TPRS，量化工具命名等表征变化对智能体安全基准得分的影响
AI Agent测试GPT-5-mini、Claude Haiku 4.5、GPT-4o-mini应用层
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评测与基准arXiv:2610.03153 · 10月2日
EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准
提出 EvoRiskBench，评测工作区智能体的运行时安全风险
编程 Agent 多智能体测试GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5应用层
- 提示注入
- MCP 与技能
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
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防御arXiv:2610.03089 · 10月2日
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用智能体的分支转向攻击
网页与电脑操作测试gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个应用层
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
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攻击arXiv:2609.39607 · 9月30日
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT，迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
编程 Agent攻击者白盒测试glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个应用层
摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
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评测与基准arXiv:2609.09404 · 9月9日
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
AI Agent测试Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个应用层
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。
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评测与基准arXiv:2608.09476 · 8月10日
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
编程 Agent测试Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个应用层
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
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风险行为arXiv:2609.35799 · 9月18日
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
AI Agent测试GLM 5.2、GLM 5.3、Kimi K3 等 9 个应用层
- 失准与价值偏离
- 权限与沙箱
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。
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攻击arXiv:2608.10393 · 8月11日
DURA：用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型
提出 DURA，沿扩散潜空间生成自然对抗补丁以劫持 VLA 机器人动作
具身与机器人测试OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B提示层
摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁，白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
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评测与基准arXiv:2609.19892 · 9月17日
ClashBench：研究者发现 Agent 为抢占资源破坏既有任务
提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
编程 Agent测试Claude-Sonnet-5、DeepSeek-V4-Flash-0731、GLM-4.7 等 15 个应用层
- Agent 危险操作
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。
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防御arXiv:2609.22178 · 8月27日
SCOPE：训练有能力且安全的计算机使用智能体
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
网页与电脑操作测试Qwen3.5-9B、SCOPE-mid-checkpoint、SCOPE-Capability-Safety 等 14 个应用层
- 模型加固
- 提示注入
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评测与基准arXiv:2608.12851 · 8月13日
研究者提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化风险
构建 SKILLMISEVO-BENCH，评测自进化编程智能体的技能误演化风险
编程 Agent测试Claude Code、Codex、Hermes 等 6 个应用层
完整解读
防御arXiv:2609.14079 · 9月13日
SkillSecurer：检测并修补 AI Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
编程 Agent测试Claude Sonnet 5、Gemini 3.6 Flash、GPT-5.6 Sol 等 10 个应用层
完整解读
攻击arXiv:2608.30441 · 8月31日
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
AI Agent攻击者黑盒测试DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个应用层
完整解读
评测与基准arXiv:2609.32635 · 9月26日
TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限
提出 TRUSTFORK，评测展示身份如何劫持多智能体编排的操作权限
多智能体测试GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个应用层
- 诱导选用
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
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红队 · 论文

攻击类型

攻击技术

模型自身风险

防御类型

影响

系统形态

攻击者权限

攻击面/入口

层

系统组件

被测模型厂商

APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权

WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制

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EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

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SCOPE：训练有能力且安全的计算机使用智能体

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