评测与基准arXiv 2610.08571
RAG-PIBench：可信 RAG 系统中提示注入检测的泄漏感知基准
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
- arXiv
- 2610.08571
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- DistilBERT-base-uncased、DeBERTa-v3-base、MiniLM
- 评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等8个
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等10个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 评测与基准arXiv 2610.04691
RAGStress：评测知识库退化下 RAG 鲁棒性的受控基准
提出 RAGStress 受控基准，评测知识库退化下的 RAG
- arXiv
- 2610.04691
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.6、DeepSeek R1 等5个
- 组件RAG
摘要作者用 RAGStress 比较五系统。
RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。
- 评测与基准arXiv 2610.02741
研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
- arXiv
- 2610.02741
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等4个
摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
- 评测与基准arXiv 2610.01218
AGO AI Quality Gate：面向 RAG 的证据优先发布决策框架
提出面向 RAG 的证据优先发布框架 AGO，并评测评审 adherence 判别
- arXiv
- 2610.01218
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- gpt-4o、gpt-4.1-nano
- 组件护栏与评审
摘要AGO 把缺失证据和评审误差写成显式发布状态，并要求按领域验证评审。
AGO 是部署在企业 RAG 评估业务中的自托管发布门控，用来决定一个版本应放行、人工复核还是拦截。
- 评测与基准arXiv 2609.39533
CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3.5-27B
摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 评测与基准arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 评测与基准arXiv 2609.31342
研究揭示过期文档投毒：RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案
评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象
- arXiv
- 2609.31342
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4.1、Claude-Opus-4.5 等13个
- 组件RAG
摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象，并分析了其内部机制与防御局限。
这篇论文是对检索增强生成（RAG）中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。
- 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，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等8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 2608.00711
SCHEMA：面向科学 Agent 幻觉的拓扑感知评测框架
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
- arXiv
- 2608.00711
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Kimi-K2.5、Qwen3.6-Plus、Llama-4-Scout 等10个
摘要SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉，终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
- 评测与基准arXiv 2607.20891
MisKnow-Agent 评测
用 MisKnow-Agent 评测深度研究智能体是否采纳误导文档结论
- arXiv
- 2607.20891
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- DeerFlow、WebThinker、Gemini Deep Research 等6个
摘要论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识，且现有防御难以完全消除该现象。
- 评测与基准arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等11个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
- 评测与基准arXiv 2603.05618
更安全的推理轨迹：测量并缓解大语言模型中的思维链泄露
测量思维链将提示中 PII 复述进轨迹的泄漏并评测轻量检测器
- arXiv
- 2603.05618
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama 3.3:70B、Claude Opus、Mixtral 8×22B 等7个
摘要作者称 CoT 抬高逐字泄漏且随模型与预算而变，检测器也需按模型选择。
在“不要复述 PII”的输出策略下，本文用 black-box 协议测量提示词中的 PII 被写回 CoT 与答案的情况，并比较轻量 gatekeeper。
- 评测与基准arXiv 2602.16752
LLM 重排序器对提示注入攻击的脆弱性
测量 LLM 重排序器对文档内提示注入的脆弱性
- arXiv
- 2602.16752
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B、Qwen3-8B 等16个
摘要复现 DOH/DCH 对 LLM 重排序器的影响，并给出规模、位置、架构和领域上的边界。
- 评测与基准arXiv 2602.13093
大型推理模型在多轮攻击下的一致性
评测推理模型在多轮对抗追问下能否守住正确答案
- arXiv
- 2602.13093
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.1、GPT-5.2、DeepSeek-R1 等9个
- 组件推理链
摘要推理带来部分一致性优势，但不能自动变成对抗稳健性。
这是对九个前沿推理模型在多轮对抗追问下是否守住正确答案的评测，并检验置信度防御 CARG 能否从标准 LLM 迁过来。
- 评测与基准arXiv 2601.13227
内幕知识：RAG 系统能从评测秘密中获得多少收益？
测量 RAG 系统利用评测秘密抬高自动评测分数的程度
- arXiv
- 2601.13227
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 评测与基准arXiv 2601.10923
Hidden-in-Plain-Text：面向社交网络 RAG 间接提示注入的基准
用 OpenRAG-Soc 评测社交网页 RAG 的间接提示注入与检索投毒
- arXiv
- 2601.10923
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct、Qwen2.5-14B 等8个
- 评测与基准arXiv 2512.20677
研究提出基于学习的自动化对抗红队框架，用于大语言模型鲁棒性评测
提出约束对抗搜索红队框架，系统发现模型多类鲁棒性漏洞
- arXiv
- 2512.20677
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-OSS-20B、LLaMA-2-13B、Claude-2