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Oct 13 · Tuesday

All papers

Found 29 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Abstract形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  2. DefensesarXiv 2610.05163

    Researchers construct segmented prompt injection on Claude Code and Codex and release a boundary action audit benchmark

    提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    Published
    Evaluated models
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5), Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    Abstract论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  3. DefensesarXiv 2610.02861

    论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构

    提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract把运维智能体当不可信租户,用七层控制在完全攻破假设下约束行动。

    把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户,在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下,用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是:智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时,这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。

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  4. EvoRiskBench: An evolutionary benchmark for runtime security risks of workspace agents

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Sol, DeepSeek-V4-Pro-0813, Claude Opus 5

    Abstract论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  5. DefensesarXiv 2609.35659

    Tracekit: A tamper-proof intent-reasoning-action audit system for autonomous coding agents

    提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改

    Published
    Evaluated models
    Claude Code (claude -p, version 2.1), 独立评审(同一 CLI,无工具)
    AbstractTracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。

    Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。

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  6. 研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-Sol, GPT-6-Sol, Opus-5 and others11
    Abstract论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力,发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据,亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

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  7. 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

    Published
    Evaluated models
    AdaBoost, XGBoost, TabPFN and others10
    AbstractACE 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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  8. DefensesarXiv 2609.29647

    AgentKernel:面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆

    Published
    Setting
    AI Agent
    AbstractAgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计,安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。

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  9. DefensesarXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令

    Published
    Evaluated models
    Codex/GPT-5.4, Codex/GPT-5.5, Claude Code/GLM-5.1 and others6
    AbstractClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

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  10. 论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响

    Published
    Evaluated models
    Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.7, GPT-5.2 and others4
    Abstract已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  11. AttacksarXiv 2606.04329

    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

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, Deberta-v3-base, Llama-3.1-8B-Instruct and others5

    Abstract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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  12. DefensesarXiv 2605.17380

    Uber proposes ADR enterprise-level agent detection system, deployed on 7,200 hosts for ten months

    提出企业级检测系统 ADR,识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    Published

    Abstract提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。

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  13. AttacksarXiv 2605.15338

    Hidden in Memory: Latent Memory Poisoning of LLM Agents

    提出潜伏记忆投毒,诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6 and others12
    Abstract持久记忆成为跨会话攻击面:通用载荷可写入伪造记忆,并在相关后续任务中影响行为。

    sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手:外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆,并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。

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