Skip to content

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

Oct 13 · Tuesday

All papers

Found 30 papers

Another 215papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. DefensesarXiv 2610.11634

    LTBD:用可学习信任边界分隔符防御提示注入

    提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据

    Published
    Evaluated models
    Llama3-8B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct, Falcon3-7B-Instruct and others4
    AbstractLTBD 只训练四个分隔符嵌入。

    LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2610.09469

    Secure-CUA: Constraining the Impact of Untrusted Content in Computer-Use Agents

    提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, GPT-5.6-Sol
    AbstractSecure-CUA 用每步事务约束不可信影响,良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2610.05826

    研究者提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    Published
    Abstract用截止期限制未核验可见时长。

    这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

    Paper analysisRead analysis
  4. 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。

    Paper analysisRead analysis
  5. Paper reveals that LLM agent tool calls are rewritten during execution paths, and proposes IntAct as a fix

    提出 IEC 与 IntAct,测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改

    Published
    Evaluated models
    qwen3-coder-plus, Qwen2.5-Coder-32B, Qwen2.5-72B and others4

    Abstract论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题,提出无执行归因协议与跳级修复,为智能体工程提供评测与设计准则。

    Paper analysisRead analysis
  6. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2609.38983

    The paper proposes an Approval Laundering taxonomy and empirically shows that Claude Code's approval and execution binding fails

    形式化编程 Agent 的审批洗白并提出 HMAC 权能令牌防御

    Published
    Evaluated models
    Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax), Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)

    Abstract系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

    Paper analysisRead analysis
  8. DefensesarXiv 2609.36170

    Assay:用内容寻址证据图约束 AI 编码智能体的声明失效

    提出 Assay,用依赖锥哈希绑定代码断言并在合并门禁拦截失效声明

    Published
    AbstractAssay 提供随依赖内容失效的证据管理。

    Assay 是一套面向 AI 辅助软件交付的内容寻址证据系统,关注代码改变后,测试通过、无秘密或行为保持等断言还能否用于批准合并。

    Paper analysisRead analysis
  9. 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
  10. Abstract此 harness 表达不了编译器可读而智能体不可读,五条路径两边都不覆盖。

    作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置:编译器必须读本组材料与反应模型,这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

    Paper analysisRead analysis
  11. DefensesarXiv 2609.19587

    红队测试 Auto Mode:用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器

    提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器

    Published
    Evaluated models
    Opus 5, Opus 4.8, Opus 4.7 and others8

    Abstract系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。

    Paper analysisRead analysis
  12. DefensesarXiv 2609.10992

    拆解 LLM 交互中的隐私-效用权衡:Veilmind-4B 意图驱动本地保护框架

    提出意图驱动本地框架 Veilmind,净化发往远程模型的提示词

    Published
    Evaluated models
    Veilmind-4B
    Abstract本地模型按意图净化提示词,在 Uprise 上给出两个隐私-效用工作点。

    本地侧的意图驱动净化,用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。

    Paper analysisRead analysis
  13. DefensesarXiv 2609.04159

    Sentinel-RL:将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心

    提出 Sentinel-RL,将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略

    Published
    Evaluated models
    HetGAT, PPO
    AbstractSentinel-RL 用图编码器与 PPO 承担拓扑决策,LLM 负责叙述与门控,并在 LANL 上报告检测与时延。

    Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

    Paper analysisRead analysis