LGWM:用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
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
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。
提出 VAL 框架,并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位
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。
提出 MemLeak,评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
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
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。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户,在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下,用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是:智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时,这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 VirusCascade,劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广
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
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出 Pictionary,将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击,经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息