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10月10日 · 周六

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找到 37 篇

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  1. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.07089

    研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个

    摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

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  3. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  4. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  5. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench:面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  6. 攻击arXiv 2609.35576

    研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击

    提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击,经共享工件在助手间自传播

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 等 6 个
    摘要论文证实持久工件与内存可形成跨智能体传播链,揭示了将共享工件纳入安全防线的重要意义。

    该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。

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  7. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力,发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据,亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

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  8. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  9. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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  10. 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    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。

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