防御arXiv 2610.12463
论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈，把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.07359
论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
- arXiv
- 2610.07359
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- AgentTrust runtime (174 rules)、GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001 等 7 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
- 防御arXiv 2610.07256
两阶段智能体轨迹审计框架：用门控规则加 LLM 审计降低监控成本
提出两阶段门控审计框架，在执行前阻断有害智能体动作
- arXiv
- 2610.07256
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 4.5
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06454
AgentPrivArena：面向 LLM Agent 工作流的隐私风险评测框架
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
- arXiv
- 2610.06454
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 6 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06406
AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
- arXiv
- 2610.06406
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
- 防御arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 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 2609.34862
JEV 作为智能体轨迹安全评判器：与生成式 LLM 评判器的实证对比
对比类型化评审与生成式评审对智能体轨迹的安全判定
- arXiv
- 2609.34862
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- JEV、GLM-5.2-Tencent、DeepSeek-V4-Flash 等 5 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
摘要JEV 的四基准平均正类 F1 最高，延迟和估计费用更低，但分数据集与精确率有取舍。
在已保存的工具使用智能体轨迹上，比较类型化评审 JEV 与四种生成式评审的回溯安全分类。
- 分析与理论arXiv 2609.32390
基于 2026 年 Hugging Face 事件的奖励作弊与 Agent 围堵失效蒙特卡洛研究
用五阶段蒙特卡洛分析奖励作弊如何导致 Agent 围堵失效
- arXiv
- 2609.32390
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要分层控制的模拟事件率低于弱控制以及单独隔离或单独监控。
这项研究用蒙特卡洛把奖励黑客接到外部安全事件上，比较的是控制组合，不是 Hugging Face 事件的再现概率。
- 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
- 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。
- 其他arXiv 2609.25413
论文提议前沿 AI 开发者开展嵌入式评估
提议前沿开发者托管嵌入式评估，审查内部智能体监控、权限与对齐
- arXiv
- 2609.25413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件监控器
摘要论文建议前沿开发者现在就以接近员工的现场访问，持续审查内部监控、权限与对齐。
嵌入式评估是一种第三方评估：独立评估者在前沿 AI 开发者现场获得接近员工的系统、人员与文档访问，用来审查依赖内部系统与实践的风险。
- 防御arXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
- 防御arXiv 2609.15803
研究者提出 k-robust 联盟对齐，用多智能体评审委托授权
提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权
- arXiv
- 2609.15803
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权，数值分数改善完备性。
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
- 防御arXiv 2609.15134
HazardAuditor：面向计算机使用 Agent 的执行级安全护栏框架
提出 HazardAuditor，用可执行轨迹训练计算机使用 Agent 的运行时守卫
- arXiv
- 2609.15134
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- HazardAuditor、HazardAuditor-SFT
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 其他arXiv 2609.10630
论文提出 AI 安全设计保障架构：结合 Scientist AI 模型级监督与系统级控制
提出结合 Scientist AI 监督与系统级控制的智能体保障架构
- arXiv
- 2609.10630
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件监控器
摘要作者梳理事件中的多层失效，主张监督模型、系统控制与证据治理并用。
Lu 与 Bengio 给出的是一套可逐层上移的保障架构和一组事件归类，不是已测量的防御系统。
- 其他arXiv 2609.06140
论文提出反集群准则：以协调事件为单元遏制智能体协同入侵
提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
- arXiv
- 2609.06140
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
- 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 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 6 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。
- 防御arXiv 2607.19913
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus 前瞻守卫，在长程智能体执行有害动作前拦截潜在风险
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Vanguard
- 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
已经到底了