防御arXiv 2610.00400
DART:用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE,判断轨迹是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
提出 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。