防御arXiv 2610.12463
论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈，把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
- 防御arXiv 2610.07256
两阶段智能体轨迹审计框架：用门控规则加 LLM 审计降低监控成本
提出两阶段门控审计框架，在执行前阻断有害智能体动作
- arXiv
- 2610.07256
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet 5.5、Claude Haiku 4.5
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06454
AgentPrivArena：面向 LLM Agent 工作流的隐私风险评测框架
提出 AgentPrivArena 与运行时审计，评测 Agent 轨迹级隐私泄露
- arXiv
- 2610.06454
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 6 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 评测与基准arXiv 2610.06406
AgentMonBench：面向长时程智能体行为监控的软件工程基准
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
- arXiv
- 2610.06406
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控，EBG 组织证据。
长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。
- 防御arXiv 2610.02861
论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
- arXiv
- 2610.02861
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要把运维智能体当不可信租户，用七层控制在完全攻破假设下约束行动。
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。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
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。
- 防御arXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
- 防御arXiv 2609.15803
研究者提出 k-robust 联盟对齐，用多智能体评审委托授权
提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权
- arXiv
- 2609.15803
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权，数值分数改善完备性。
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
- 防御arXiv 2609.15134
HazardAuditor：面向计算机使用 Agent 的执行级安全护栏框架
提出 HazardAuditor，用可执行轨迹训练计算机使用 Agent 的运行时守卫
- arXiv
- 2609.15134
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- HazardAuditor、HazardAuditor-SFT
- 防御监控与审计
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。
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。
- 防御arXiv 2608.21101
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
提出 ClawSentry 多层监控网关，在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 6 个
摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
- 防御arXiv 2607.19913
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus 前瞻守卫，在长程智能体执行有害动作前拦截潜在风险
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Vanguard
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
已经到底了