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Oct 12 · Monday

All papers

Found 14 papers
Filter4

Attack type

Prompt injection9

Defense type

Instruction–data separation5Permissions and approval10

Impact

Unauthorized actions7Data and privacy leaks4

System type

AI Agent90coding agent12science agent3web agent3Browser and computer use2Multi-agent systems12

Attack surface / entry point

Memory writes3Inter-agent messages7

Layer

Application layer14

System component

MCP and skills6Memory12Guardrails and judges6Monitors11Permissions and sandboxing14Vision4Multimodal4
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  1. 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

    arXiv
    2610.03089
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Browser and computer use
    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。

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  2. AttacksarXiv 2610.00392

    A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    arXiv
    2610.00392
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    Evaluated models
    MiniMax-M3, deepseek-v4-pro, glm-5.3 and others8
    AbstractA2A-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。

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  3. DefensesarXiv 2610.00371

    FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流

    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

    arXiv
    2610.00371
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。

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  5. 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

    arXiv
    2609.31282
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。。

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  6. DefensesarXiv 2609.30824

    基于加密绑定身份验证能力令牌协调分布式 AI 智能体的提案

    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

    arXiv
    2609.30824
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。

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  8. DefensesarXiv 2609.17648

    多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离

    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

    arXiv
    2609.17648
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。

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  9. DefensesarXiv 2609.15803

    研究者提出 k-robust 联盟对齐，用多智能体评审委托授权

    提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权

    arXiv
    2609.15803
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。

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  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

    arXiv
    2609.01677
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems, coding agent
    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。

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  11. OtherarXiv 2608.30387

    研究者提出多智能体系统输出与委派链路双层存证方案

    提出多智能体输出与跨部署方委派的两层存证

    arXiv
    2608.30387
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    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。

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  12. Evaluation and benchmarksarXiv 2608.07556

    MasDrift：跨多智能体架构的授权保持基准

    提出 MasDrift，评测多智能体在良性任务中的授权保持

    arXiv
    2608.07556
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    Evaluated models
    DeepSeek V4 Flash, Qwen3.7 Plus, GPT-5.4 Nano and others6
    Abstract授权保持可被测量：层级用未授权动作换完成率，重锚定比沿链携带更稳。

    MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质，对象是没有攻击者的普通委托。

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  13. AttacksarXiv 2605.08460

    论文建模多智能体网络中的子智能体继承攻击面

    建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞

    arXiv
    2605.08460
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Multi-agent systems
    Evaluated models
    MiniMax M2.5, Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8, Qwen3.5-Plus and others5
    Abstract形式化子智能体继承，在 OpenClaw 上演示四类编排层漏洞并提出防御。

    作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。

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  14. DefensesarXiv 2602.10915

    Blind Gods and Broken Screens: Building a Secure, Intent-Centric Mobile Agent Operating System

    提出 Aura，用可信内核中介移动 Agent 的身份、感知与动作控制

    arXiv
    2602.10915
    Published
    Layer
    Application layer
    Setting
    Browser and computer use
    Evaluated models
    Gemini-3-Flash
    AbstractAura 以 Agent Kernel 中介结构化交互。

    Aura 用内核中介的结构化智能体交互，替换以屏幕为接口的移动助手。。

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