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10月10日 · 周六

全部论文

找到 6 篇
筛选3

攻击类型

投毒与后门3

防御类型

检测与过滤6指令与数据隔离6权限与审批6

影响

输出被操纵4

系统形态

AI Agent3

层

应用层5

系统组件

MCP 与技能9记忆4RAG6护栏与评审53监控器3视觉8视频3图像生成4嵌入2多模态14
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。
防御类型：检测与过滤系统组件：记忆系统组件：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 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。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御：记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    arXiv
    2610.07403
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要作者称外部记忆过滤成立，数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.08258

    研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况，并提出陈旧检索防护

    arXiv
    2609.08258
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个

    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。

    深度解读完整解读
  5. 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。

    深度解读完整解读
已经到底了