防御arXiv 2607.19913
Janus:面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus,用 CoAA-RL 训练前瞻守卫,在长程智能体有害动作执行前拦截
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Vanguard、Qwen3-8B、Llama-Guard-3-8B 等 8 个
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
提出 Janus,用 CoAA-RL 训练前瞻守卫,在长程智能体有害动作执行前拦截
提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
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。
提出 DART,用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。
提出工具智能体的状态攻击 DART 与预执行防御 SAGE
摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。