Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 26 papers

Another 254papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. 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。

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击

    Published
    Evaluated models
    gpt-5, UI-TARS-1.5-7B, claude-sonnet-5 and others6

    Abstract提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

    Paper analysisRead analysis
  3. 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。

    Paper analysisRead analysis
  4. DefensesarXiv 2610.01349

    PACE:面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行

    提出 PACE,在工具调用前做路径隔离与效果授权

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    gpt-5.6-luna, DeepSeek-V4-Flash, Qwen-3.8-27B
    AbstractPACE 在工具边界做路径割与效果核验。

    PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解:当准入证据无法区分会改变行为的规格时,不在出口站点上撤销调解,而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2610.02569

    Pincer:用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer,用数字分身执行动态最小权限

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Haiku 4.5, Muse Spark 1.2 Contributor
    AbstractPincer 在资源层以三票合取做授权。

    Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御:用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限,并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳,以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作,并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

    Paper analysisRead analysis
  6. DefensesarXiv 2609.35659

    Tracekit:面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统

    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。

    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2609.31282

    基于区块链的 Agentic AI 框架:面向安全软件供应链的资源优化与能耗感知

    提出 AttestChain,将供应链安全智能体报告签名上链并据此控制发布

    Published
    Evaluated models
    GPT-class LLM
    AbstractAttestChain 将智能体报告与链上发布门控结合,现有证据来自受控合成构建的总体结果。

    AttestChain 是一个把 LLM 安全检查、智能体身份验证和许可链发布策略连接起来的软件供应链防御框架。。

    Paper analysisRead analysis
  8. 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。

    Paper analysisRead analysis
  9. DefensesarXiv 2609.14631

    IntentCap 提出按任务意图限定 LLM Agent 权限的机制

    提出 IntentCap,按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract四源字段租约约束副作用。

    IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。

    Paper analysisRead analysis
  10. DefensesarXiv 2609.01677

    Skill-as-API:面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议

    提出 Skill-as-API,隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词

    Published
    Abstract协议把 skill 正文留在所有者侧,四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。

    Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。

    Paper analysisRead analysis
  11. Abstract论文系统研究了智能体 C/R 的安全性,分析了合法回滚破坏执行连续性的机理,并实证评估了其普遍性与危害。

    Paper analysisRead analysis
  12. 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。

    Paper analysisRead analysis
  13. DefensesarXiv 2608.24017

    WebMCP-Phalanx:为浏览器内 LLM Agent 工具调用建立信任边界

    提出 WebMCP-Phalanx,用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用

    Published
    Setting
    web agent
    AbstractPhalanx 用浏览器凭证绑定工具所有权,Q/P 分离拦住描述注入,工具名与返回值仍有残留。

    WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体:在 SOP 下补工具所有权,并把语义检查从有工具权的执行中分开。

    Paper analysisRead analysis