防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架:相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 防御栈,用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
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提出 VAL 防御栈,用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
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 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
评测智能体记忆软撤回是否生效,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 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
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。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全