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10月10日 · 周六

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找到 18 篇

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  1. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  2. 防御arXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位

    发表
    被测模型
    LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
    摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议,以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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  3. 防御arXiv 2610.03073

    SecJev:为 System One 决策模型引入安全专业知识

    提出 SecJev,用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断

    发表
    被测模型
    SecJev-0.8B、SecJev-2B、SecJev-4B 等 4 个
    摘要SecJev 用共享打分器做安全决策,0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。

    SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族,作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。

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  4. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,从冻结内部状态检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-4B、Llama-3.1-8B、Qwen3-4B-Instruct 等 4 个

    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。

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  5. 防御arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出条件触发的爆炸提示词,并设计摄入期检测器 DeFuse

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 15 个
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    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。

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  6. 防御arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    被测模型
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 8 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  7. 防御arXiv 2609.01046

    HiveTraceGuard-Pro:面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏

    提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro,检测提示注入、越狱与混淆

    发表
    被测模型
    HiveTraceGuard-Pro (0.6B)
    摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高,聚合 key 居第三,过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。

    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。

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  8. 防御arXiv 2606.08234

    SciTrace:面向科学发现智能体的轨迹感知安全推理框架

    提出 SciTrace,为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek-V3 等 4 个
    摘要SciTrace 把安全推理织入科学智能体各阶段,在 SciSafetyBench 上提高安全指标并保持输出质量。

    SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架,不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。

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  9. 防御arXiv 2601.10156

    ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow,降低 Agent 有害工具调用

    提出 TS-Guard 与 TS-Flow,在执行前检测并引导 Agent 修正有害工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4o、TS-Guard、Qwen2.5-14B-Instruct
    摘要TS-Bench 标步骤级风险,TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定,TS-Flow 用反馈代替直接中止。

    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。

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  10. 防御arXiv 2505.23559

    SafeScientist:让 LLM 智能体的科学发现具备风险意识

    提出 SafeScientist 四层监控,阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4.1、GPT-3.5-turbo 等 5 个
    摘要四层监控加科研安全基准。

    SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架,并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。

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