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Oct 12 · Monday

All papers

Found 37 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, gpt-oss-120b, Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct and others5
    AbstractDEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  2. DefensesarXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-2 7B, LLaMA-3 8B, GPT 3.5 Turbo and others14
    Abstract三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议,以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2610.03434

    Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen3-30B-A3B, Qwen3-VL-30B, Qwen3-8B and others5
    AbstractPersona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

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  4. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
    Paper analysisRead analysis
  5. Study retests 15 prompt injection detectors: benchmark scores poorly predict agent deployment performance

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Horizon-Labs, Wolf Defender, Prismor-1.5B and others15

    Abstract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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  6. DefensesarXiv 2609.33039

    TACIT: detecting agent trajectory harm from LLM internal states

    提出 TACIT,从冻结内部状态检测智能体有害轨迹

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-4B, Llama-3.1-8B, Qwen3-4B-Instruct and others4

    Abstract提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

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  7. DefensesarXiv 2609.30657

    研究者提出面向邮件 Agent 的攻击链建模提示注入检测框架

    提出面向邮件 Agent 的攻击链提示注入检测框架

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Proposed framework
    Abstract攻击链与动作一致性融合改善了严格检测的平均 F1,但迁移、误报和攻击召回仍需分别看。

    这是一项邮件智能体提示注入防御的离线建模与评测研究:作者把攻击文本是否恶意、攻击是否推进到工具操作、最终参数是否达标分开处理。

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  8. AttacksarXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, Claude Opus 4.6 and others11

    Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  9. AttacksarXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出条件触发的爆炸提示词,并设计摄入期检测器 DeFuse

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Llama-3.1-70B-Instruct, Qwen2.5-32B-Instruct and others15
    Abstract论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

    Paper analysisRead analysis
  10. PIDS-Bench:在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    Published
    Evaluated models
    TF-IDF + logistic regression, DistilBERT, DeBERTa-v3-FT and others7
    AbstractPIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准,用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

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  11. DefensesarXiv 2609.04767

    SHAQ: Privacy-preserving retrieval in vector databases using shadow queries

    Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GTR-T5 encoder, DPR
    AbstractSHAQ replaces document embeddings with shadow query embeddings.

    SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.

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  12. 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

    Published
    Evaluated models
    Gemma-4-31B-IT, Qwen-3.5-35B-A3B, Llama-4-Scout-17B-16E and others8

    Abstract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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  13. 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

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-luna, Qwen3-VL-32B, Qwen3-VL-8B and others6
    Abstract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。。

    Paper analysisRead analysis
  14. AttacksarXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,将逐个通过扫描的技能编排为攻击链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, Gemini-3.1-flash, DeepSeek-V4 and others4

    Abstract论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

    Paper analysisRead analysis