评测与基准arXiv 2608.16246
CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击
提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链
- arXiv
- 2608.16246
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- LongCat-2.0、GPT-5.4、Gemini-3.1-flash 等 4 个
摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
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- 评测与基准arXiv 2609.27273
微软研究院发布 CAVEAT
提出 CAVEAT 基准，评测购物 Agent 在商业引导下的决策偏离
- arXiv
- 2609.27273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Fara1.5-27B、CAVEAT-27B、GPT-5.6-Sol 等 14 个
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化，诊断出三类失效并给出缓解方案。
- 评测与基准arXiv 2610.10276
PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤
提出 PatchBench 局部协议，评测激活补丁修复越狱的附带损伤
- arXiv
- 2610.10276
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Mistral-7B-Instruct-v0.3、Ministral-3-14B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct 等 8 个
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
- 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
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GUI-Owl(32B)、Mai-UI(8B)、Qwen2.5-VL(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。
- 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
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Mistral Small 3.2 24B、Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B 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 2610.02586
研究发现类型化决策模型主要按选项标签而非定义作答
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
- arXiv
- 2610.02586
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- von、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-0.5B 等 6 个
- 组件护栏与评审
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- AdaReasoner-7B-Randomized、Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 评测与基准arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Mistral Large 2、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 评测与基准arXiv 2610.03448
研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现
重评提示注入检测器，检验基准分数对智能体部署的预测力
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
- 评测与基准arXiv 2610.02827
MLCommons 发布 Jailbreak Benchmark v1.0
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
- arXiv
- 2610.02827
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LFM2-24B-A2B、Gemma 3N E4B Instruct、Qwen 2.5 7B Instruct Turbo 等 8 个
- 攻击越狱
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
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
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Hunyuan-3.0、Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6 等 15 个
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。
- 评测与基准arXiv 2608.19741
微软发布 Thinkingbox 沙盒与 507 任务基准，评估有状态业务流程中的 Agent 可靠性
构建 THINKINGBOX 沙盒与基准，评测有状态业务工作流中智能体的执行稳定性
- arXiv
- 2608.19741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Mistral-Large-3、Claude Opus 5、GPT-5.4 等 14 个
摘要论文构建多轮业务沙箱与基准，分析多次重复执行差距并展示强化学习训练效果。
- 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
- Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 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 2608.11816
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
- arXiv
- 2608.11816
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Pixtral-12B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B 等 9 个
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
- 评测与基准arXiv 2607.05174
AgentGym2 发布：在去理想化真实环境中评测 LLM 智能体
提出 AgentGym2 基准，在去理想化环境中评测智能体端到端任务能力
- arXiv
- 2607.05174
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Nex-N1-32B、Nex-N1-671B、GPT-5 等 13 个
- 评测与基准arXiv 2609.02316
Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- NeMo Guardrails、C-GEO Guard、Gemma-4-31B-IT 等 11 个
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Intern-S2 Preview、GPT-5.4 mini、GPT-5.5 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
- 评测与基准arXiv 2608.12851
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
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Hermes、Claude Code、Codex 等 6 个
- 评测与基准arXiv 2609.15939
VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力
提出 VLoc Bench，评测智能体仅凭弱点类型在完整仓库中定位漏洞
- arXiv
- 2609.15939
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Antares-3B、Antares-1B、CodeScout-14B 等 15 个
- 风险危险能力
摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。
- 评测与基准arXiv 2609.04075
PatchBench：马里兰大学团队发布 C/C++ 漏洞修补评测基准
提出 PATCHBENCH，评测编程智能体对 C/C++漏洞的真实修补能力
- arXiv
- 2609.04075
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Atlantis、Buttercup、RoboDuck 等 11 个
摘要论文揭示漏洞修复评测的记忆与表面防护问题，提出离栈变异基准与双重验证，测得智能体实际解决率仅约五成。