评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
构建统一滥用监视基准,评测分解攻击与提示注入轨迹
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
另有 257 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
构建统一滥用监视基准,评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
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 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出 SkillDRE,用预执行与运行时反馈演化恶意技能
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略