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
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 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。
- 防御arXiv 2607.19913
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus 前瞻守卫，在长程智能体执行有害动作前拦截潜在风险
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Vanguard
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2606.24322
保护 LLM Agent 长期记忆免受投毒：不可篡改、来源绑定的权限与机器可检验保证
提出 TMA-NM，以写时来源绑定抵御 Agent 长期记忆投毒
- arXiv
- 2606.24322
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5-chat、gpt-4o-mini、claude-opus-4.1 等8个
摘要TMA-NM 用来源绑定的行动权限挡住记忆洗白。
TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源，用来挡住跨会话记忆投毒。
- 防御arXiv 2603.12644
揭示自主 Agent 的安全威胁与防御架构：OpenClaw 案例研究
梳理自主 Agent 威胁并提出全生命周期防御蓝图 FASA
- arXiv
- 2603.12644
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要以 OpenClaw 为例划分三层风险，并用 FASA 描述从输入到系统执行的防御。
这是一份以 OpenClaw 为案例的威胁梳理和防御架构报告，不是带分数的攻击或防御评测。
- 评测与基准arXiv 2602.11510
AgentLeak：面向多智能体 LLM 系统内部通道隐私泄露的基准
提出 AgentLeak 基准，测量多智能体内部通道隐私泄露
- arXiv
- 2602.11510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4o-mini、Claude-3.5-Sonnet 等5个
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
已经到底了