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10月10日 · 周六

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找到 5 篇
筛选6

防御类型

检测与过滤3

影响

越权操作3

系统形态

模型与 API35LLM 应用13AI Agent27coding agent3science agent3多智能体5具身与机器人2

层

应用层4

系统组件

MCP 与技能7记忆1护栏与评审4监控器10权限与沙箱5图像生成0嵌入0
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。
系统形态：coding agent系统形态：具身与机器人系统组件：记忆系统组件：护栏与评审系统组件：图像生成系统组件：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 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度：识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    arXiv
    2610.11773
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等 17 个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    arXiv
    2610.10612
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.08761

    VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进

    提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进

    arXiv
    2610.08761
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
    摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。

    VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    arXiv
    2608.09732
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

    深度解读完整解读
已经到底了