防御arXiv 2609.36603
SED:面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
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
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
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 AEGIS,用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出 ARENA 音频红队框架,自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 SpeechJBB,评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐,并另设口语理解对照。
提出 StyleBreak 风格化音频越狱,利用语音属性绕过音频语言模型对齐