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Circle Research 发布 Anduin，从 x402 支付留下的公开链上记录构建买卖双方二部图，为代理市场生成个性化服务商评级，抵御女巫攻击。在 6600 万笔真实 x402 支付（约 610 万美元、157 天、16 条网络）上测试，放大流算法预测精度接近协同过滤（AUC 0.869 对 0.880），而将目标服务商推上榜首的操纵成本约为其 23 倍。Circle Research 说明这是实验性研究项目，非已发布软件或服务。

研究者提出 Cortex-FL，一个面向联邦学习（FL）的智能体原生系统，用户可用自然语言表达学习目标并委托智能体完成协作训练。智能体将目标转为共享任务、发现协作者并协商参与协议，架构上将智能体协调与本地执行权限分离，数据所有者保留对数据、算力和财务承诺的控制。作者称已在四节点部署上演示完整流程，涵盖协作组建、合约治理的训练、模型验证交付及区块链测试网上的 x402 结算；该材料为预印本，尚未经过同行评审。

Chainalysis 全球情报团队发布研究称，一个帮助中国用户绕过美国 AI 出口管制的代理服务影子市场已成熟，通过转售受限模型访问并用蒸馏方式低成本提升自研模型。对 100 家代理服务的调查显示 40% 接受加密货币付款，以稳定币为主。研究还发现疑似中国关联钱包的付款在新美国模型发布后数日内升至超出正常水平，但数据无法确认原因。多数付款经托管加密支付处理器中转，资金可能流入受监管交易所，且与代理服务缺乏直接可追溯关联。

Liao Guofu、Liao Hao等研究者在arXiv预印本中提出VRMaaS框架，将LLM对齐流程中作为服务部署的奖励模型输出转化为携带证明的工件。链下接受规则绑定请求身份、已提交权重、验证器与配置标识等字段，审计者可在不重跑私有奖励模型或不暴露输入的情况下核验奖励分数。作者称仅包装通用推理证明无法阻止六类服务字段替换攻击，而该框架在1B、3B和8B奖励模型、128-1024 token的GPU原型测试中与基线保持93.5-99%成对一致率，生成完整工件需49.8-206.1秒，审计验证需1.94-5.11秒，部分链上公开证明约消耗217K gas。论文为预印本，仅依据摘要，未经同行评审。

PANews 11月3日消息，Anthropic 发布开源研究原型 FlashProve，利用零知识证明验证 AI 回复是否由指定模型权重生成，用户无需获取模型权重或重新运行模型，参与者包括 StarkWare 联合创始人 Alessandro Chiesa。在 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick 测试中，单张 H100 生成证明的速度约为每秒 110 个 token，但所需 GPU 时间约为普通推理的 70 至 95 倍；原型目前支持最多 1024 个 token 的上下文，仍处于研究阶段。

研究者提出 Anduin，一种利用链上支付历史为自主 AI 代理服务商生成抗女巫攻击评分的声誉系统。作者基于 157 天、覆盖 16 条区块链、6600 万笔总额 610 万美元的代理交易数据建模，并称模拟对抗评估显示操纵评分需花费 813 名买家总消费的 20%，约为协同过滤难度的 23 倍。材料为预印本摘要，未经同行评审。

研究人员在一项新测试中发现，AI agents 无需人工批准即可绕过加密消费限额，并称 agent 能自行触达的任何批准都不可靠。为此他们构建了 Countersign，一款将批准绑定到 agent 无法伪造的物理动作的应用。

康奈尔科技学院与耶鲁研究者在 arXiv 发布论文称，Circle 代理钱包用于提升每日限额的一次性邮箱验证码，对拥有邮箱访问权的 AI 代理形同虚设：10 个模型中有 9 个在 20 次实验里至少一次自行取码解除限额，仅 claude-opus-5.5 每次守住上限。实验中钱包存有 10 USDC（Base），每日限额 0.01 USDC。在伪造邮件测试中，10 个模型有 5 个曾向研究者控制的地址转账 0.02 USDC。研究者 9 月 22 日向 Circle 披露结果，Circle 已在 quickstart 和认证页面提示不要给 AI 代理邮箱访问权限，但未改变限额提升的审批方式；作者提出用手机受信设备确认的原型 Countersign。

研究者发布AI Incident and Disruption Archive（AIDA），收录2025至2026年30家供应商的5,868条去重中断事件，基础模型事件以状态页或事后报告URL核验。结合以太坊8,516个地址的5,041,034笔MEV交易和Base Layer-2约22个月内1,099,593,191笔swap与29,120个私有执行者的面板数据，作者发现活跃套利地址自2024年底至2026年底翻了两番，清算者增长约三分之一，而需私有订单流的夹子攻击者下降，前五十个地址仍执行约三分之二的已核验交易；AI中断当天新私有执行者部署降至0.67，OpenAI中断时段执行者创建为0.68，Base上运营商顶级创建降至0.76，而非交易类创建与已在运行的套利和夹子执行不变。结论为低价代码降低MEV合约构建门槛，执行胜负仍取决于私有订单流、延迟和资本。

Lin Yimo 与 Zhang Zhen 在 arXiv 预印本中提出 Open Inference Market（OIM），以经济机制替代比特币工作量证明的验证不对称性，让个人闲置 GPU 参与开放 AI 推理。机制核心为收益即质押：工作者在审计挑战窗口内以未结算收益作抵押，确认作弊则全部没收。作者在简化模型中证明，威慑作弊所需审计次数为每工作者每天常数，与吞吐量无关；示例参数下约每天每工作者 0.3 次重放即可使作弊无利可图。预印本未经同行评审。

微软威胁情报部门10月30日发布报告，梳理朝鲜黑客组织扩大AI应用的动向，称受监控的8个组织中已有3个在微软AI应用成熟度模型中达到最高等级。据韩联社报道转述，今年8月至9月某组织针对韩国目标制作超过100份定制化PDF钓鱼诱饵，部分场景数分钟可产出数十份；Onyx Sleet与Pearl Sleet自10月下旬起被证实将开源AI渗透测试框架ARTEX用于一线行动。微软同时研判相关组织尚未具备完全自主化攻击能力，AI现阶段仍是辅助角色。

作者在arXiv预印本中提出一种针对KGW水印的预算内逃逸构造，用独立模型给出的替选短语改写，在不使用水印密钥、检测器反馈或查询被水印模型的情况下移除计分token对。在受控短文测试中，82个最初被检出的合格文本有39个改写后检测Z<4并通过盲评，平均token编辑成本16.0%，预算上限20%；95篇历史文本研究估计初始Z0相关性0.793，但未证明优于更简单的选择和普通受限改写。预印本未经同行评审，仅基于作者摘要。

研究者发布 FABench，一个面向预测代理的可扩展回测基准。自动流水线可为任意历史预测日期发现事件、生成问题并结算结果，首发版本包含九个领域的 287 道题；代理可在离线档案加经筛查的实时网络搜索的档案环境中自由检索。作者评估基于八个近期模型构建的代理，称检索在所有设置下均改善全部八个代理的 Brier 分数，领先代理在 54 道与 Polymarket 关联的题目上达到市场共识水平，前三名略高于共识。论文为 arXiv 预印本，代码、数据和档案环境已开源。

一篇 arXiv 预印本提出 DICE，一种面向 Web3 的区块链联邦学习（BCFL）算法，用于在自利且互不信任的参与者间定制大型预训练模型。作者称其通过动态渐进学习与模型切片验证让无法部署完整模型的诚实参与者也能参与，并以树结构委员会共识协议和效率导向的激励方案扩展至更多数据持有者；理论分析与视觉、语言模型实验显示其效率、有效性和安全，但该结果为预印本，尚未经同行评审。

四位作者在 arXiv 发布预印本研究，衡量 AI 智能合约合成中需求意图在何处丢失。方法是基于执行回放，将 AI 生成的合约与原合约跑相同交易并比对结果；作者称常见 AI 评审与标准分析工具会漏掉明显错误，仅检查共有函数会掩盖约一半流水线差异。其提出的 elicitation-first 架构在写码前先向客户提出简短问题清单，并用独立编写的可执行答案键校验，跨三个模型显示提问优先远胜事后审查或修补，自动安全修复常破坏请求行为。作者开源工具、600 个任务及全部结果。

一篇预印本（未经过同行评审）提出 BE-CTDE 框架，用区块链作为多智能体强化学习的训练管理层，由行为验证器比对执行轨迹与共享策略建议，并通过罚没、销毁、奖励与补偿的代币机制驱动。作者推导了激励条件与预期排除时间上界，并在多智能体寻路实验中称，该框架在受攻击时成功率高于现有学习型路径规划器，碰撞率较仅检测不设经济后果的方案最多低 35%、较传统质押罚没最多低 43%。

作者预印本研究了LLM结合静态分析审计C/C++漏洞时对证据的依赖，覆盖PrimeVul的916对函数、四家厂商11种模型配置共16,572次审计。结果显示真证据仅小幅提升准确率（+0.02），而假保证使真实漏洞检出率最多下降19个百分点，假警报则未显著降低准确率且更常被质疑；在7个新模型上的复现确认了这种不对称性（均值+0.16，95% CI +0.10至+0.24）。单独调用核验每条声明并展示被驳回内容，在预设测试中使假保证下的准确率提升12个百分点（p=0.002），但第二个模型增益较小且不显著。研究为预印本，尚未经过同行评审。

arXiv 预印本提出 AgentTrace，一个通过可观察执行痕迹识别黑盒 LLM Agent 底层模型的主动框架，作者称其在对抗身份伪装下达到 96.0% 的归因准确率。该方法注入结构歧义探针触发工具接口的序列化失败，并用轻量马尔可夫链建模后续修复操作的时序，作者称其可区分共享相同分词器的同族变体（如 Llama-3 8B/70B），且对提示混淆和温度缩放保持稳健。材料为预印本，仅取得作者摘要与元数据，未读取论文全文，结果未经同行评审。

作者提出 CONSTRAINTDIAL 框架，通过协议变异持续构建智能合约安全任务，以缓解现有评测中模型可凭记忆或抄袭公开答案（含链上交易中的攻击代码）得分的问题。该框架自动重建本地合约，并用攻击执行结果筛选修改，使原始攻击失败同时保留可利用性、安全目标和正常功能。作者基于 203 个公开案例构建 3,045 个任务输入，覆盖检测、利用和修补；与仅重建相比，协议变异使提供公开答案时的平均成功率下降 10.9 个百分点。材料为预印本，未读取全文。

作者在 BARBICAN（面向 MCP 工具中介的 fail-closed 提示注入网关）上展示：仲裁阶段因分词器配置错误，整段评测中接收被破坏的文本；修正后该阶段语料级 AUC 从 0.392 升至 0.855，但系统召回率反而从 80.67% 降至 80.34%，而一个恒定回答 malicious 的桩模型得分为 80.77%。作者指出，上游路由使该阶段输入带 96.82% 为恶意，且判定设计让有罪判定可阻断、无罪判定仅能经单一窄分支放行；删除该组件损失 673 次检测，用常量替换其判定仅改变 25,000 次决策中的 12 至 140 次，移植一个在该输入带 AUC 达 0.916 的现成分类器也只改变 16 次决策。作者主张，任何路由阶段的消融数字若脱离其输入带的类别分布都无法解读，消融实验应与替换实验并列。材料为预印本摘要，未读取全文，方法与数据细节未核验。