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10月13日 · 周二

全部论文

找到 158篇
筛选4

攻击类型

提示注入42投毒与后门29检测规避4拒绝服务5

攻击技术

梯度与表征优化8自动化搜索12跨模态载荷4针对防御6潜伏触发14诱导选用5

模型自身风险

欺骗与谋划6失准与价值偏离7Agent 危险操作13拒答失当3幻觉与编造9

防御类型

模型加固11检测与过滤10指令与数据隔离7权限与审批7监控与审计3水印与溯源3

影响

有害内容32越权操作219数据与隐私泄露57输出被操纵105可用性与可靠性53监督失效57滥用能力提升14

系统形态

模型与 API212LLM 应用81AI Agent158coding agent24science agent7web agent9多智能体28具身与机器人18

攻击面/入口

用户输入21网页与界面13文档与消息11工具返回16工具与技能描述8代码仓库与依赖6检索语料5记忆写入8Agent 间消息10图像与音视频9训练数据4分发渠道13

层

提示层7模型层7应用层134训练与数据层10

系统组件

MCP 与技能11记忆23RAG6护栏与评审10监控器3推理链4权限与沙箱8视觉10多模态13
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 203篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵影响：可用性与可靠性系统形态：AI Agent系统形态：coding agent清除全部

另有203篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 其他arXiv 2610.12756

    硬件位翻转如何影响 LLM 智能体：安全与对齐行为可变

    测量随机权重位翻转对 LLM 智能体安全与对齐行为的影响

    arXiv
    2610.12756
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-27B、Qwen3.8-27B、Granite4.1-30B
    摘要两位权重故障在闭环中可被部分修复，但会提高输出 token，并在特定模型与场景中改变安全或对齐行为。

    随机两位权重故障进入 LLM 智能体后，模型级损坏会变成可恢复、成本上升、微妙语义错误，以及安全或对齐行为变化。。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.12360

    论文提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    arXiv
    2610.12360
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Nemotron-Orchestrator-8B、Claude Sonnet 4.6、GPT-5 等5个
    摘要ISE 轨迹评测显示，四个智能体的高任务准确率并不对应更高的认知谦逊。

    作者要测的不是智能体最终答得对不对，而是知识冲突出现时，它有没有在轨迹里认出缺口、做有界的工具跟进，并把没解决的不确定性写给用户。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.11647

    多装一个技能：编码 Agent 中共同安装的技能如何发生冲突

    评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代

    arXiv
    2610.11647
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5-20251001、claude-opus-5 等6个
    摘要冲突藏在任务成功后面。

    作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.11514

    SSCBench：评估工具调用 LLM Agent 故障注入测试证据有效性的测量协议与基准

    提出 SSCBench，评测工具调用 Agent 故障注入测试的证据有效性

    arXiv
    2610.11514
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-flash、deepseek-v4-pro、gpt-5.6-luna 等5个
    摘要解释采纳前应报告该次执行的证据条件，以及支撑该主张的观察总体。

    SSCBench 研究工具使用智能体的故障注入结果，在什么证据条件下可以被解释。

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  7. 防御arXiv 2610.10833

    研究：Agent 准时停机不等于有效使用时间预算

    用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回

    arXiv
    2610.10833
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-27B、Qwen3-4B、Qwen3.5-9B 等4个
    摘要作者比较提示词、harness 与 GRPO：按时性可改善，但额外时间仍未变成更好解。

    作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2610.10062

    研究：Agent 更依赖工具报错通道

    测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复

    arXiv
    2610.10062
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    claude-haiku-4.5-thinking、claude-haiku-4.5、deepseek-r1 等6个
    摘要作者称智能体看错误通道而非返回内容，静默损坏更少被当作问题。

    作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障，把注意到、改计划、恢复和重复分开记分，而不是只看任务有没有做完。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力

    arXiv
    2610.09944
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等7个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.09581

    研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力：答案正确但引用来源多为猜测

    评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持

    arXiv
    2610.09581
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、claude-sonnet-4-6、gpt-5.4-mini-2026-03-17 等5个
    摘要保存执行范围的标识绑定，才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。

    包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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  14. 攻击arXiv 2610.09264

    研究者提出 PackHallu：经规则文件提示注入对编码 Agent 发起包幻觉攻击

    提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包

    arXiv
    2610.09264
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-7B、Qwen3-Coder-30B、Devstral-Small-2-24B 等19个
    摘要PackHallu 诱导规则文件换包。

    PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。

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  15. 其他arXiv 2610.08917

    CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择

    提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选

    arXiv
    2610.08917
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等5个
    摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。

    CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2610.08668

    SBW：面向 LLM 智能体的语义行为水印方法

    提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印

    arXiv
    2610.08668
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等5个
    摘要SBW 在语义簇上做溯源水印，改写检测高于精确符号，链式重放仍开放。

    SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。

    深度解读完整解读
  18. 评测与基准arXiv 2610.08662

    ParanoiaEval：编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    arXiv
    2610.08662
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等8个
    摘要作者用证据受控任务对评测风险处置，称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。

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