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Oct 12 · Monday

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Found 107 papers

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  1. 研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    Published
    Evaluated models
    ObligationGuard, Claude-Opus-4.8, GPT-5.6-Sol and others17
    Abstract义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

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  2. DefensesarXiv 2610.11754

    仅凭输出审查无法验证什么:面向研究智能体的研究契约

    提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验

    Published
    Evaluated models
    OpenAI gpt-5.6-sol, OpenAI gpt-5.6-terra, OpenAI gpt-5.6-luna and others18
    Abstract研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。

    研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。

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  3. DefensesarXiv 2610.11464

    研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法

    演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.7
    Abstract十项锚点演化可检查评分器。

    开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。

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  4. DefensesarXiv 2610.10833

    研究:Agent 准时停机不等于有效使用时间预算

    用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.6-27B, Qwen3-4B, Qwen3.5-9B and others4
    Abstract作者比较提示词、harness 与 GRPO:按时性可改善,但额外时间仍未变成更好解。

    作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回,并把更多时间换成更好的解。

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  5. AttacksarXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    Published
    Evaluated models
    CISCO, HSS, AUDITOR and others8
    Abstract论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  6. DefensesarXiv 2610.08082

    POLAR:面向小型工具调用智能体的可逆性护栏框架

    提出 POLAR 本体门控,在执行前否决不可逆工具调用

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    qwen/qwen3-8b, meta-llama/llama-3.1-8b-instruct, nvidia/nemotron-nano-9b-v2 and others6
    Abstract训练无关的事前可逆性门控,弱 airline 模型有收益,强模型与 retail 常回落。

    POLAR 是训练无关的事前门控,用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

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  7. DefensesarXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, gpt-oss-120b, Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct and others5
    AbstractDEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  8. DefensesarXiv 2610.07258

    AMU:用派生血缘门控实现企业 AI Agent 列级访问控制

    提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract在完整血缘下,AMU 按列权限放行缓存,并标出同名 KPI 冲突。

    AMU 用列级推导门控共享记忆,拦截经缓存流出的无权敏感列,并标出同名 KPI 的定义冲突。

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  9. AgentSpy: Observing AI agent behavior at the system call layer and detecting skill injection attacks

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    Published
    Evaluated models
    gpt-5.6-terra, deepseek-v4-flash, glm-5.3-flash and others4
    Abstract提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  10. Research: tool-based agents continue searching even after judging results useless; forced integration steps can correct this

    揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索,并检验强制整合纠正效果

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B, Llama-3.1-8B, Qwen3-8B and others7
    Abstract论文揭示智能体判定工具失效却无法转化为停止行动,证实通过框架规则强制整合判定可提升表现。

    本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题,系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象,并提出了外部规则整合方案。

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  11. DefensesarXiv 2610.05241

    StateWise:在 Agent 执行动作前诊断并修复持久操作状态

    提出 StateWise,在编码智能体行动前诊断并修复失效持久状态

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, DeepSeek v4 Pro, Qwen 3.7 Max and others4
    AbstractStateWise 在动作前修复失效的持久前提。

    StateWise 是在执行带副作用的动作之前,诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。

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  12. DefensesarXiv 2610.04975

    论文提出长程智能体自生子目标的运行时授权机制

    提出长程工具智能体自生子目标的运行时授权机制

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract用版本化目标图授权保住重规划,并挡住自生成子目标变成新权威。

    长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中,把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移,并在提交边界重查受保护效应。

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  13. DefensesarXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-2 7B, LLaMA-3 8B, GPT 3.5 Turbo and others14
    Abstract三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议,以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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  14. DefensesarXiv 2610.04699

    CoVer:用干预检验为 Agent 构造可判定规则边界

    提出 COVER,用干预门判定 Agent 规则谓词能否自动执行

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Sonnet, Claude Opus, GPT-4o and others5
    Abstract自可判定不能向模型索取。

    这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流:外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决,哪条必须交给评审。

    Paper analysisRead analysis