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10月10日 · 周六

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筛选8

影响

越权操作11数据与隐私泄露3输出被操纵7监督失效3

攻击面/入口

用户输入7网页与界面1文档与消息1工具与技能描述1

层

应用层3

系统组件

护栏与评审1监控器2视频0嵌入0
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：监督失效攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：工具与技能描述系统组件：护栏与评审系统组件：监控器系统组件：视频系统组件：嵌入清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
    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。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    arXiv
    2609.30266
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究：分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    arXiv
    2608.06422
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈，提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据，在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

    深度解读完整解读
已经到底了