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Oct 12 · Monday

Agent safety · Papers

Found 18 papers
  1. 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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  2. 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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  3. 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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  4. 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
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    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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  5. DefensesarXiv 2610.02664

    论文提出 GHOST:长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束

    提出 STAR-Guard 双层防御,抑制长程 Agent 遗忘跨轮安全约束

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2 and others7

    Abstract揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。

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  6. OverAct:衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数

    发布 OVERACT 衡量工具智能体主动越权取数并评测 SELFAUDIT

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.6-Flash, Qwen3.6-Plus, Qwen3.7-Max and others7
    Abstract七模型普遍超额调用。

    七个来自四个家族的工具调用模型,在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization,用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量,并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

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  7. DefensesarXiv 2609.38983

    论文提出 Approval Laundering 分类,实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    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。

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  8. 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。

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  9. 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。

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  10. DefensesarXiv 2609.25443

    ZeroGate:为受治理 AI Agent 运行时提供保留信任的快速路径

    提出 ZeroGate,把精确动作批准与放行时持久准入分开

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract用可重校验的单次通行证换更短的最后边界,但不把这当成端到端加速。

    ZeroGate 把智能体动作的批准提前,并要求放行前仍能核对这份批准是否适用。它的对象是短期、精确动作、单次使用的 ActionPass。签发方对具体规范动作签名。

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  11. DefensesarXiv 2609.14744

    研究者提出 AI Agent 获取资源的运行时授权架构

    提出溯源有界运行时授权,限制 Agent 将获取资源激活为可行使权限

    Published
    Setting
    AI Agent
    Abstract用隔离、解析和关系包络分开获取与行使,并在注册夹具上按分母拒绝不安全轨迹。

    本文给出一套运行时授权,用来决定智能体已经获得的资源能否变成可行使权限。

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  12. DefensesarXiv 2609.12001

    Pheo 提出 OATS:用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作

    提出 OATS,在工具调用前用确定性解析器治理 Agent 技能动作

    Published
    Setting
    AI Agent

    Abstract论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制,提出了轻量确定性控制门 OATS,展示了双层防御组合的必要性。

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  13. DefensesarXiv 2607.29190

    CAGE:面向工具调用 Agent 的类型化返回不确定性认证授权方法

    提出 CAGE 认证门,判定动作在工具返回邻域内是否仍可授权

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    qwen2.5:7b-instruct, qwen2.5-coder:7b, qwen2.5:32b and others4
    AbstractCAGE 认证类型化返回的联合邻域。

    CAGE 是放在工具返回之后的认证授权门,处理类型化返回在绑定和数值上的残差不确定性。

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  14. DefensesarXiv 2607.13716

    CAVA:面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明

    提出 CAVA,将异构智能体运行时事件规范为可哈希动作并绑定审批与回执

    Published
    Setting
    AI Agent
    AbstractCAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。

    CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。

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  15. 论文提出 AuthBench 基准,评测编码 Agent 能否推断最小权限边界

    提出 AuthBench 评测编码 Agent 最小权限,并验证充足性-紧缩性分解

    Published
    Evaluated models
    GPT-5, GPT-5.3-Codex, GPT-5.4 and others9
    Abstract论文提出权限边界推断基准与两阶段分解方法,有效降低安全暴露。

    本文研究代码智能体在执行终端任务前自主推断最小文件权限边界的能力。

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