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10月12日 · 周一

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  1. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    发表
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等17个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

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  2. 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

    发表
    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。。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.11561

    Workerville:迈向 Agent 安全的组织行为学解释

    构建 Workerville 基准,测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.2、Claude-Sonnet-4.6、Gemini-3.1-Pro 等6个
    摘要作者用 ACB 与 Workerville 测量组织条件对智能体安全的影响,并称结果支持可量化的组织行为框架。

    Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是:持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆,但既有安全评测多把这些通道拆开,没有统一的定量测量。

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  4. 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

    发表
    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。

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  5. 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

    发表
    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。

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  6. 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

    发表
    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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  7. 评测与基准arXiv 2610.07309

    论文提出长期记忆智能体的检索可允许性验证框架

    提出检索可采纳性核验框架,评测记忆智能体的记录资格与披露

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.6 Flash、GPT-5.6 Luna 等7个
    摘要作者用三值可采纳性和匹配召回界审计长时记忆检索,并分开报告支持、资格与披露。

    这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议,用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露,而不是提出新的检索算法。。

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  8. 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

    发表
    场景
    web agent
    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。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等13个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  10. 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

    发表
    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。

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  11. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等15个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  12. 评测与基准arXiv 2610.01508

    OverAct:衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数

    发布 OVERACT 衡量工具智能体主动越权取数并评测 SELFAUDIT

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-Flash、Qwen3.6-Plus、Qwen3.7-Max 等7个
    摘要七模型普遍超额调用。

    七个来自四个家族的工具调用模型,在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization,用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量,并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

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  13. 评测与基准arXiv 2609.40111

    Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 Agent Error Dataset,把智能体自然失败转为诊断与修复训练数据

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-8B
    摘要AED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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  14. 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

    发表
    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。

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  15. 评测与基准arXiv 2609.38604

    Drift-Bench++:在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐

    提出 Drift-Bench++ 评测 Agent 在错位沟通和意图漂移下的对齐

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Pro、五个 LLM backbone(Figure 3,论文未在正文逐一列出名称)
    摘要Drift-Bench++ 用可执行错位和静默漂移评测交互意图对齐,澄清有帮助但仍有差距。

    Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准:智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时,持续跟上当前意图。

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