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 2610.05586
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 2610.01218
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 2609.39146
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 2609.31342
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 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 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 2602.09319
RAG 知识提取攻击与防御的基准测试
建立 RAG 知识抽取攻防基准，统一评测抽取攻击与防御
- arXiv
- 2602.09319
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4o-mini、Llama3-8B-Instruct 等8个
摘要统一基准比较 RAG 知识抽取攻防，作者称检索与生成都要优化，单一防御不能完全防护。
作者给出一个比较 RAG 知识抽取攻击与防御的统一基准。
- 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
已经到底了