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Oct 13 · Tuesday
Agent safety · Papers
Found 4 papers提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
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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。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
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- 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。
提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
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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。
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
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- 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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