Skip to content

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

Oct 12 · Monday

All papers

Found 18 papers

Another 265papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. Attention sees, MLP refuses: tracing the safety pathway from attention to MLP in LLMs

    Trace attention to identify harmfulness to the MLP refusal write pathway and propose Sentinel

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen3-8B-Instruct and others18
    AbstractAttention updates are more readable for harmfulness, MLP updates write refusal, and Sentinel routes alerts using two-path signals.

    The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据

    Published
    Evaluated models
    Claude Fable 5, GPT-5.5, GPT-4.1 and others6

    Abstract论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2609.33371

    论文提出保险库中介执行边界,评估 LLM Agent 的 API 凭据处理风险

    提出并评测保险库中介执行边界,隔离 Agent 的 API 凭据

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Corvic Security Vault
    Abstract作者称,凭据分离可减少披露路径,但权限、操作授权和配置验证仍需独立控制。

    这是一项智能体 API 凭据威胁分析及 Vault 执行边界的功能评测。作者关心的不是模型能否承诺保密,而是认证材料是否会进入模型、日志、记忆和执行代码。

    Paper analysisRead analysis
  4. 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

    Published
    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。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2609.14003

    FlowSeal:用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露

    提出 FLOWSEAL,用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V3.2, GPT-4.1-mini, Gemini-Flash-2.5

    Abstract作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题,提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。

    Paper analysisRead analysis
  6. 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
  7. DefensesarXiv 2609.10613

    后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱

    用后验重加权解释多模态上下文越狱,并提出风险门控的良性示例注入防御

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-2B, Qwen3-VL-4B, Qwen3-VL-8B and others8
    Abstract后验重加权解释上下文越狱的缩放,并支持风险门控的良性示例防御。

    Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移,并据此做风险门控防御。

    Paper analysisRead analysis
  8. DefensesarXiv 2609.02786

    SafeEvolve:基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, Qwen3-4B-Instruct-2507, Qwen3.5-1.7B and others4
    AbstractSafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略,在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

    Paper analysisRead analysis
  9. 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

    Published
    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。

    Paper analysisRead analysis
  10. DefensesarXiv 2609.29647

    AgentKernel:面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆

    Published
    Setting
    AI Agent
    AbstractAgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计,安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。

    Paper analysisRead analysis
  11. 少样本示例如何影响针对 LLM 越狱攻击的提示词防御

    分析少样本示范对 RoP 与 ToP 提示防御抗越狱效果的影响

    Published
    Evaluated models
    Pangu-Embedded-1B, Pangu-Embedded-7B, Pangu-Embedded-7B-Think and others9
    Abstractfew-shot 可抬高 RoP、压低 ToP,但表内有反号,Think 模型更低。

    作者评估 few-shot 示范如何改变 RoP 与 ToP 对越狱的防御效果。

    Paper analysisRead analysis
  12. DefensesarXiv 2602.13234

    Stay in Character, Stay Safe: A Dual-Loop Adversarial Self-Evolving Framework for Safe Role-Playing Agents

    提出 DASE,以对抗自演化知识库在推理时加固角色扮演抗越狱

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Kimi-K2-Instruct, GPT-5.2
    AbstractDASE 用双循环知识库,在两家闭源模型上同时提高保真分与拒答率。

    DASE 是给专有闭源角色扮演智能体用的训练自由防御,目标是人设保真与安全拒答一起成立,而不是改模型权重。问题在于人设沉浸,尤其负面人设,会压过原有护栏。SFT、数据筛选和正则又跟不上新人设与新攻击,也不能用于没有梯度的 black-box API。

    Paper analysisRead analysis
  13. DefensesarXiv 2312.06632

    用智能体控制化学科学中的 AI 风险:SciGuard 护栏与 SciMT 基准

    提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用

    Published
    Evaluated models
    SciGuard (GPT-4), SciGuard (Gemini), SciGuard (Mixtral) and others5
    AbstractSciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。

    这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。

    Paper analysisRead analysis
You have reached the end