其他arXiv 2607.11999
报告提出 AI 保险栈蓝图，主张 2030 年前实现数十亿美元级 AI 智能体承保
提出 AI 保险栈蓝图，为智能体经济构建可定价的明确承保
- arXiv
- 2607.11999
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要记忆使部分作品可以从权重中提取。
Lemley 与 Cooper 认为，生成式模型的权重是否构成受保护作品的版权法“副本”，取决于该作品能否被直接了当地从输出中提取。。
- 其他arXiv 2608.14611
2026 新加坡 AI 安全研究优先级共识：聚焦社会韧性与自主 AI 智能体风险
综合技术 AI 安全研究优先级，提出社会韧性支柱与智能体风险管理原则
- arXiv
- 2608.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 其他arXiv 2609.12582
NovaFabric 提出可防篡改、可重放的 AI Agent 运行证据方案
提出可防篡改、可重放的自主 Agent 运行证据方案
- arXiv
- 2609.12582
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要占位。
占位。
- 其他arXiv 2608.19278
论文梳理二十个 AI 中等强国司法辖区的 GPAI 治理条款
梳理多个中等强国司法辖区的通用人工智能治理条款
- arXiv
- 2608.19278
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要补读截断正文后再写。
补读中。
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆
- 其他arXiv 2610.00093
自我演化智能体的安全性综述：SAVER 过渡中心框架
提出 SAVER 框架综述自演化智能体的安全状态转移
- arXiv
- 2610.00093
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件记忆
摘要SAVER 用状态转移追踪自演化安全：合法状态可经复用变不安全，后代修复证据仍少。
SAVER 是一篇关于自演化智能体安全的转移中心综述：安全对象从单次回答或单次授权动作，转到可复用状态在多次转移中的谱系。
- 其他arXiv 2610.01195
Federated Agent Optimization：面向隐私约束下分布式智能体协同优化的联邦智能体优化框架
提出 FAO 框架，形式化隐私约束下的智能体协同优化
- arXiv
- 2610.01195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要FAO 把智能体协作写成效用、隐私和通信的多目标问题，并给出组件分类与迁移框架。
Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。
- 其他arXiv 2609.06573
研究提出 AI 安全评测的威胁模型覆盖缺口
论证红队评测存在威胁模型覆盖缺口并用多语言探针验证
- arXiv
- 2609.06573
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct
- 其他arXiv 2609.10144
AIOS 的内核管理共享内存：面向系统级个性化的新抽象
研究提出"内核管理共享内存"，由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。
- arXiv
- 2609.10144
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
- 组件记忆
摘要作者称内核集中管理记忆，能拿到无约束上下文的大部分个性化收益，并降低延迟。
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 其他arXiv 2609.15906
综述提出面向工具调用 AI 智能体的授权架构
提出面向工具调用智能体的授权主体层级与结构要求
- arXiv
- 2609.15906
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要叙事综述用主体层级把工具调用授权收成七项要求，并标出强制与聚合两处缺口。
这是一篇关于工具调用型智能体授权架构的结构化叙事综述，分析单位是每一次使模型之外系统产生效果的调用。
摘要RWPS 用历史代理和均衡加权采样估计安全博弈收益，并给出按支撑加权的遗憾界。
Lanier、Farmer 与 Vorobeychik 研究仿真型网络安全博弈中，如何在远小于全矩阵的仿真预算下计算可利用性较低的均衡。。收益没有闭式，PSRO 扩大攻防策略池时必须估计每一对的收益，仿真次数随池二次增长。
- 其他arXiv 2609.23894
综述提出智能体 AI 安全的跨维度威胁分类 T={S,B,P,A}
提出威胁分类 T 并映射智能体红队研究与安全基准的覆盖
- arXiv
- 2609.23894
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件推理链
- 其他arXiv 2609.12039
现实才是最终验证者：智能体软件工程的两大关键缺口
提出双缺口框架统一智能体软件工程的奖励投机与幻觉
- arXiv
- 2609.12039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 风险奖励作弊
摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现，外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
- 其他arXiv 2609.12067
面向压缩与隐私的可扩展离散到连续信道模拟
提出置换方案，精确模拟离散到连续信道并用于变速率压缩与差分隐私估计
- arXiv
- 2609.12067
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要置换加指数竞赛用固定样本模拟离散到连续信道，polar-MLC 将其用到 VQ-VAE 压缩和高斯 CDP 均值估计。
Rowan、Phan 与 Khisti 研究离散输入、连续输出信道的模拟：共享随机样本数固定，长块长用 polar 码与多层编码降到 O(n log n)。。信道模拟要让解码器的 Y 服从 P_{Y|X}，同时把消息长度压向 I(X。
- 其他arXiv 2609.21858
基于泊松过程的可水印多草稿推测采样
提出多草稿水印投机采样 MPFR，同时保持无偏水印与采样效率
- arXiv
- 2609.21858
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-0.5B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct 等 4 个
摘要MPFR 用上下文索引的泊松过程做可水印多草稿投机采样，并保持停止时间草稿不变性。
MPFR 是一种基于泊松过程的多草稿投机采样，用来同时提高解码效率并嵌入无偏水印。
- 其他arXiv 2609.24369
DeceptionAnalyser：基于论证方案与 LLM 的结构化欺骗分析网页工具
构建基于论证方案与大模型的结构化欺骗分析网页工具
- arXiv
- 2609.24369
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要占位。
占位。
- 其他arXiv 2609.26457
Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升
提出双层自改进系统 AIDE2，让外层智能体重写内层 Harness 代码
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- claude opus 4.7、gemini 3 flash、gemini 3.1 pro 等 6 个
- 风险危险能力
摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
- 其他arXiv 2609.39982
Mid-Harness：在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样
提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
- arXiv
- 2609.39982
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 8 个
摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。