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10月12日 · 周一

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  1. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等7个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等10个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等6个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

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  4. 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

    发表
    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。

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  5. Mind2Web-Injection:面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等6个
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

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  6. 评测与基准arXiv 2608.16824

    GEO-Flag:检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容

    提出 GEOFlagBench 与 IPT,检测并测量生成式引擎优化网页

    发表
    被测模型
    ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等11个
    摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页,并估计真实检索中的占比与引用可核验性。

    GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务,并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。

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  7. 研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base、Llama-3.1-8B-Instruct 等5个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

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  8. 评测与基准arXiv 2512.23128

    牛津等发布 TRAP 基准

    构建 TRAP 基准,评测网页 Agent 被界面提示注入劫持任务的情况

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.5 Flash 等6个
    摘要论文提出了基于五维模块化攻击空间的 TRAP 基准,评估了六个模型在真实网页环境中的注入风险。

    研究定位:针对网页自主智能体易受外部界面提示注入攻击的问题,构建了基于真实网站克隆的模块化评测基准 TRAP。

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  9. 评测与基准arXiv 2510.27140

    MobiRed 框架测评八款移动 LLM Agent 的第三方渠道提示注入攻击

    用 MobiRed 评测移动 LLM Agent 面对第三方渠道的提示注入

    发表
    被测模型
    Mobile-Agent-E、AppAgent、AutoGLM 等8个

    摘要论文评估了移动 LLM 智能体作为 confused deputy 的易受攻击性,作者称非应用控制通道可诱导智能体执行多步越权危害。

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  10. 评测与基准arXiv 2510.01354

    WAInjectBench 系统评测网页 Agent 的提示注入检测方法

    提出 WAInjectBench 评测网页 Agent 的提示注入检测

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-4o、Mistral-7B-Instruct-v0.1、Llama-Prompt-Guard-2-86M 等8个
    摘要WAInjectBench 比较网页智能体的提示注入检测:显式线索可被部分检出,隐蔽攻击大多漏检。

    WAInjectBench 是网页智能体提示注入检测的基准。作者要看现有检测器能否发现这类攻击:攻击者改网页,使智能体执行目标动作,而不是用户任务。作者称这是首个此类综合基准。

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  11. 评测与基准arXiv 2406.12814

    论文提出 ARE 框架,在 VisualWebArena 上评估多模态 Agent 的对抗鲁棒性

    提出 ARE 框架与图像文本攻击,评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4V、Claude-3-Opus 等4个

    摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性,指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。

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