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Oct 12 · Monday

All papers

Found 35 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.09167

    Persist-3 用顺序检验识别未见越狱来源,提升 MTK 与 Prompt Guard 2 防御效果

    提出 Persist-3 序贯检验,从隐藏表示识别未见越狱源

    Published
    Evaluated models
    Llama2-7B-chat, Qwen2.5-7B-Instruct, Gemma-2-9B-it and others4
    AbstractPersist-3 用有限窗口检验攻击流是否超出已知越狱源,检出率低于全历史 SR-DKW,但决策只依赖最近观测。

    Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器,用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。

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  2. DefensesarXiv 2610.07276

    SAFESHIELD:小语言模型部署时安全的决策组织框架

    提出 SAFESHIELD,组织小语言模型部署时的安全决策

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B-Instruct
    AbstractSAFESHIELD 用可审计决策轨迹组织 SLM 部署时的四项安全决策,并报告协调依赖影响端到端结果。

    SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架,把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。

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  3. 研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Gemma 4 26B-A4B, Qwen3.6 27B, Qwen3.5 27B and others12

    Abstract统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

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  4. AgentDoxx:联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Terra, GPT-5 Mini, GPT-4.1 Mini and others10

    Abstract论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

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  5. DefensesarXiv 2610.02413

    研究:分类后缀可提升激活探针的分布外恶意输入检测

    用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B, Qwen3.5-9B, Gemma-4-12B
    Abstract作者称排序增益来自分类格式,低 FPR 精度来自点名准则。

    用户轮后的分类后缀,被作者用作激活探针的分布外检测干预:排序看格式,低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。

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  6. MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响

    Published
    Evaluated models
    gpt-4o, GPT-5, GPT-6 Astra
    AbstractMADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

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  7. DefensesarXiv 2609.36326

    PILLAR:面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    Published
    AbstractPILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排,在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG:半诚实服务器学不到查询词项和访问模式,客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

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  8. ORBIT:基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架

    提出 ORBIT 框架,评测多智能体防御对合谋等威胁的效果

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Qwen3-235B and others5

    AbstractORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。

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  9. AttacksarXiv 2609.37468

    论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法

    提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    E5, Contriever-MSMARCO

    Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。

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  10. DefensesarXiv 2609.30841

    为何扩散语言模型的越狱会成功:能量景观分析

    用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱

    Published
    Evaluated models
    LLaDA-8B-Instruct, LLaDA-1.5, Dream-v0-Instruct-7B and others4
    Abstract能量势垒把 dLLM 越狱分成掩盖初始状态或中途越垒,三个 logit 信号据此互补检测。

    Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱,并由此得到三个免训练检测信号。。

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  11. 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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  12. DefensesarXiv 2609.22724

    MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    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
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    MATE-0.5B, MATE-1.5B, MATE-3B
    AbstractMATE 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。

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  13. AttacksarXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Llama-2-13b-chat-hf and others6
    AbstractCIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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  14. Mole:面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准,评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.3 Chat, GPT-5.5, GPT-4.1 and others15
    AbstractMOLE 构建了智能体内部威胁检测基准,作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值,并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

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  15. 研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    Published
    Evaluated models
    Falcon-Mamba-7B, Falcon3-Mamba-7B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  16. 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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