Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月
提出企业级智能体检测系统 ADR,检测提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama Guard 3-8B、GPT-4o、Claude Sonnet 4 等 4 个
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。
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提出企业级智能体检测系统 ADR,检测提示注入与恶意 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 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
提出 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
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 SecOPD 同策略蒸馏微调,降低模型对自适应提示注入的顺从
提出 SkillGuard,用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 DART,用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
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。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro,检测提示注入、越狱与混淆
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏,由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调,在俄语和英语上训练,只输出一个 safe/unsafe 裁决。
提出 HERALD,用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
摘要HPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。
提出 WIFA 意图组监督微调,缓解包装式越狱与过度拒答
WIFA 是一种自动意图组数据构造,用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。
提出 CoER,用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
提出局部稀疏无监督安全检测,标记偏离安全分布的输入
提出 ActGuard,在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
提出 VAC,用真实操作参数与来源隔离保护智能体浏览器确认
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。