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 LLM 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
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
另有 247 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出 APEX,在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 CAVA,将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 SkillGuard,用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出 ActGuard,在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
提出可验证操作卡 VAC,从真实 DOM 重构智能体浏览器的确认信息
提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入
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。
提出残余权限重放攻击,让长期 Agent 跨任务复用未失效授权
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
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。
提出 ToolFence 能力级授权,执行前编译蓝图并确定性拦截工具调用