防御arXiv 2610.11942
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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- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 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
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 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。
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
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。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 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，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 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。。
- 攻击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
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 防御arXiv 2609.10613
后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱
用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御
- arXiv
- 2609.10613
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
摘要后验重加权解释上下文越狱的缩放，并支持风险门控的良性示例防御。
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。
- 攻击arXiv 2609.07216
DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
- arXiv
- 2609.07216
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
- 评测与基准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
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.05535
Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测
提出 Mind2Web-Injection 评测网页 Agent 视觉注入护栏
- arXiv
- 2609.05535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
- 评测与基准arXiv 2608.16824
GEO-Flag：检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容
提出 GEOFlagBench 与 IPT，检测并测量生成式引擎优化网页
- arXiv
- 2608.16824
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等 11 个
摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页，并估计真实检索中的占比与引用可核验性。
GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务，并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。
- 防御arXiv 2608.12876
SPARED：用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
- arXiv
- 2608.12876
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.5-9B
摘要SPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 攻击arXiv 2606.14517
研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个