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10月12日 · 周一

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找到 20篇
筛选3

攻击类型

提示注入8投毒与后门3

模型自身风险

欺骗与谋划3Agent 危险操作3

影响

越权操作4输出被操纵8

系统形态

模型与 API20LLM 应用28AI Agent221coding agent51science agent19web agent17网页与电脑操作11多智能体20具身与机器人7

攻击面/入口

用户输入5文档与消息3Agent 间消息7

层

应用层20训练与数据层0

系统组件

记忆3
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 255篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：多智能体层：应用层层：训练与数据层清除全部

另有255篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    arXiv
    2610.06748
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等5个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.04672

    MASBench：部分可观测条件下的 LLM 多智能体协作基准

    提出 MASBench，评测部分可观测下的多智能体协作机制

    arXiv
    2610.04672
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen-Plus、GPT-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite 等5个
    摘要MASBench 以确定性指标比较部分可观测下的协作机制。

    MASBench 用部分可观测任务比较 LLM 多智能体的协作机制，而不是只看端到端能否做完。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.02874

    SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    arXiv
    2610.02874
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人、多智能体
    被测模型
    Frozen L0、L0-T、L1 等5个
    摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    arXiv
    2610.00392
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等8个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。

    深度解读完整解读
  6. 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。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.32635

    TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限

    提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限

    arXiv
    2609.32635
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等8个

    摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。

    深度解读完整解读
  10. 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，测量对抗环境下的策略违反

    arXiv
    2609.24662
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等14个
    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。

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  11. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    arXiv
    2609.17320
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等9个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.05591

    WolfSociety：金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体风险

    提出 WolfBench，测量金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体崩溃

    arXiv
    2609.05591
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    DeepSeek V3.2、GPT-4.1、Qwen3-235B 等6个
    摘要更大的金融智能体社会在更低有害比例上崩溃，但所需有害人数仍增加。

    WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题：智能体经社交网络交流，并在共享市场里交易，形成从交流到行动再到后续决策的闭环。

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  14. 评测与基准arXiv 2608.03272

    多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究

    复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用

    arXiv
    2608.03272
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B、Claude Haiku 4.5、Mixtral 8×7B 等4个
    摘要连通性沿 k 与ρ改变攻防，且用户/物品与早期/稳态需要分开看。

    作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。

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  15. 评测与基准arXiv 2608.07556

    MasDrift：跨多智能体架构的授权保持基准

    提出 MasDrift，评测多智能体在良性任务中的授权保持

    arXiv
    2608.07556
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    DeepSeek V4 Flash、Qwen3.7 Plus、GPT-5.4 Nano 等6个
    摘要授权保持可被测量：层级用未授权动作换完成率，重锚定比沿链携带更稳。

    MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质，对象是没有攻击者的普通委托。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2606.18021

    LegalHalluLens：面向法律 AI 的分类幻觉审计与校准多智能体辩论

    提出 LegalHalluLens，分类审计法律抽取幻觉并校准多智能体辩论

    arXiv
    2606.18021
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、多智能体
    被测模型
    gemini-3-flash、gpt-5.2、qwen3-32b 等5个
    摘要作者称类型画像与 RDI 能区分聚合率相近的系统，辩论主要减少虚构检出。

    LegalHalluLens 是一套法律条款抽取的审计框架，外加一个按审计结果校准的辩论缓解。。

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  19. 评测与基准arXiv 2505.23559

    SafeScientist：让 LLM 智能体的科学发现具备风险意识

    提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务

    arXiv
    2505.23559
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent、多智能体
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4.1、GPT-3.5-turbo 等5个
    摘要四层监控加科研安全基准。

    SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。

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  20. 评测与基准arXiv 2504.00374

    研究提出 CW-POR 指标衡量多智能体 LLM 辩论中的说服覆盖

    提出 CW-POR 衡量多智能体辩论中修辞说服对事实判断的覆盖

    arXiv
    2504.00374
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    LLaMA 3.2B、Mistral 7B、Granite 3.2 8B 等5个
    摘要作者用 CW-POR 把选错频率和置信合在一起，并称五款开源模型上修辞仍可压过事实。

    作者用单轮对抗辩论和 CW-POR，观察同族评委面对事实性解释与错误辩护时是否选错，以及选错时有多确信。

    深度解读完整解读
已经到底了