Translation in progress Some entries still include text in the original language.
Oct 12 · Monday
All papers Found 24 papers Another 247 papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
“
About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
Published Oct 8
Evaluated models LGWM 提出 Control OSWorld,评测失准 GUI Agent 的监控
Published Oct 2
Evaluated models Claude Sonnet 4.6 , Claude Opus 4.8 , GPT-5.2 and others6 提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
Published Oct 2
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。
提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
Published Sep 30
Evaluated models MiniMax-M3 , deepseek-v4-pro , glm-5.3 and others8 Abstract A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体,GDA 用四类结果定位防线,ELA-ITL 把信封标注列为第三层。A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
提出 FlowReview,用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
Published Sep 30
Evaluated models Sonnet 4.5 , Haiku 4.5 , Qwen3-32B and others5 Abstract 配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用,FlowReview 把三项审查接到执行。这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事:拦住组合信息所启用的禁止使用,并完成同一场景里任务所需的授权使用。
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
Published Sep 30
Evaluated models DeepSeek-V4-Pro , devstral-2512 , gpt-oss-120b and others14 Abstract 论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。
提出 RSI-Master,约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
Published Sep 29 提出 ORBIT 框架,评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
Published Sep 27
Evaluated models GPT-5.4 , Claude Sonnet 4.6 , Qwen3-235B and others5 Abstract ORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。
展示智能体在禁止泄露与独立监视下自发建立隐蔽信道传递机密
Published Sep 26
Evaluated models GPT-5.6 Sol , Terra , Luna and others6 Abstract 论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道,指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
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 Sep 25
Evaluated models GPT-class LLM Abstract AttestChain 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。 。
提出身份绑定且委托只衰减的能力令牌,用上下文外钱包约束智能体
Published Sep 25 Abstract 用只衰减的身份绑定令牌和上下文外钱包,约束代表人类行动的分布式智能体。代表人类行动的分布式智能体,需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出多智能体隐写共谋框架 CODETTA,在强被动审计下隐蔽传载荷
Published Sep 24
Evaluated models Qwen2.5-7B , Llama-3.1-8B , Ministral-3-8B Abstract 提出非对称免密钥隐写框架 CODETTA,实现高容量不可区分通信,指出被动审计面临失效风险。
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
Published Sep 19
Evaluated models GPT-4o (2024-08-06) , Claude 3.5 Sonnet , Llama 3 70B-Instruct 提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE,判断轨迹是否违反可编辑安全策略
Published Sep 19
Evaluated models MATE-0.5B , MATE-1.5B , MATE-3B Abstract MATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
Published Sep 15
Evaluated models gemma4:31b-cloud Abstract 结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行,持密钥时承重的是策略预言机。作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 k-robust 联盟对齐,刻画误对齐评审下的安全委托授权
Published Sep 15 Abstract 联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权,数值分数改善完备性。委托授权的安全不要求每位评审者对齐,而要求面板在效用空间覆盖委托人。
提出 HazardAuditor,用可执行轨迹训练计算机使用 Agent 的运行时守卫
Published Sep 14
Evaluated models HazardAuditor , HazardAuditor-SFT 提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
Published Sep 5 Abstract 立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
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 Sep 1 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。
提出多智能体输出与跨部署方委派的两层存证
Published Aug 31 Abstract 两层证明记录放出字节与边授权。部署方侧的两层证明,用来在多智能体跨部署方委托之后回答两个事后问题:谁放出了这些字节,这条跨部署方边有没有父方授权。