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
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。
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 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
AMU 用列级推导门控共享记忆,拦截经缓存流出的无权敏感列,并标出同名 KPI 的定义冲突。
提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。
提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
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
提出条件特征抑制防御,检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征,间歇攻击下可提高 SR,持续攻击下则不能。
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 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
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
提出 Pictionary,将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况,并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 释放自传断言
提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。
提出依赖引导回滚修复,恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
提出 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险