安全攻防 None Hephaestus：迈向网络安全AI科学家 作者：Jiaqi Li, Yang Zhao, Wen Lu, Lvyang Zhang, and Lidong Zhai 原文链接：https://arxiv。org/pdf/2606。29981v1 摘要 网络攻击正在以机器速度推进；但 作者 原文链接 摘要 2026-07-05 Seebug Paper
安全攻防 None 从效率到泄露——联邦语言模型微调中的隐私后门 作者：Shanghao Shi, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Yang Xiao, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh, Ning Zhang, Y。Thomas Hou, Wenjin Zhang 作者 原文链接 2026-06-26 Seebug Paper
安全攻防 None NRT-Bench：面向安全关键控制室中 LLM 智能体的多轮红队测试基准 作者：Hanwool Lee, Dasol Choi, Bokyeong Kim等 原文链接：https://arxiv。org/pdf/2606。20408 摘要 大型语言模型（LLM）智能体越来越多地被提议作为安全关键系统的监督组件，但 LLM 作者 原文链接 2026-06-24 Seebug Paper
安全攻防 None 面向多种防御策略的自动化越狱攻击 作者：Qi Wang, Chengcheng Wan等 原文链接：https://arxiv。org/pdf/2606。16751 摘要 大型语言模型（LLM）在广泛的任务中展现出了卓越的能力。然而，由于其易受对抗性提示攻击的影响，其安全性 作者 原文链接 摘要 2026-06-17 Seebug Paper
安全攻防 None ZERO-APT：面向智能防御下 LLM 驱动自动化渗透测试的闭环对抗框架 作者：Anlan Zheng, Tiantian Zhu 原文链接：https://arxiv。org/html/2606。05567v1 摘要 LLM驱动的自动化渗透测试智能体通常是在既不会检测也不会响应攻击的静态目标上进行评估的，因此它 LLM 作者 原文链接 2026-06-12 Seebug Paper
安全攻防 None 软件工程的终结：AI智能体如何从根本上重构软件范式 作者：Zhenfeng Cao 原文链接：https://arxiv。org/pdf/2606。05608 摘要 半个多世纪以来，软件工程一直建立在一个基本前提之上：人类工程师负责拆解问题，将决策逻辑编码为静态代码，并在需求演变时手动调整代 作者 原文链接 摘要 2026-06-09 Seebug Paper