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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    发表
    测试
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    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。

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  2. 防御arXiv 2605.17380

    Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月

    提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 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。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    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

    发表
    测试
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    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。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    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。。

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已经到底了