评测与基准arXiv 2610.07639
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
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、Qwen3.8-27B、Claude Opus 4.8 等 4 个
OpenAI · 论文
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- 防御arXiv 2610.05163
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
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 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
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。
- 评测与基准arXiv 2610.03153
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
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
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。
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出上下文特权提升攻击，借助记忆、技能与仓库内容操纵编程智能体
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、GPT-5.4 mini、Claude-Sonnet-4.6 等 7 个
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
提出自博弈红队智能体 GPT-Red，自动挖掘提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 风险行为arXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
- 攻击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
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、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 2609.24662
DUMA-Bench：评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，评测 Agent 策略违反
- arXiv
- 2609.24662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等 14 个
- 攻击提示注入
摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
- 防御arXiv 2609.31039
MetaPermit：通过 LLM 推断元属性为 AI Agent 提供可扩展可审计的访问控制
提出 MetaPermit，用元属性与固定策略挡住工具返回中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.31039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Qwen3-235B-a22-2507、Qwen3-8B
摘要MetaPermit 用固定策略评估 LLM 推断的元属性，在两个开源模型上把攻击成功压到接近零并保留更多效用。
MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制：LLM 描述候选调用，固定策略决定是否放行。
已经到底了