防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 评测与基准arXiv 2610.03818
Control OSWorld：面向 GUI 计算机操作 Agent 的 AI 控制评测环境
提出 Control OSWorld，评测失准 GUI Agent 的监控
- arXiv
- 2610.03818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8、GPT-5.2 等 6 个
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 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 2609.18411
可验证行动卡片 VAC：为智能体浏览器提供可信人在回路确认
提出可验证操作卡 VAC，把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash、GPT-4.1 等 6 个
- 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 2608.24017
WebMCP-Phalanx：为浏览器内 LLM Agent 工具调用建立信任边界
提出 WebMCP-Phalanx，用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用
- arXiv
- 2608.24017
- 发表
- 层
- 应用层
摘要Phalanx 用浏览器凭证绑定工具所有权，Q/P 分离拦住描述注入，工具名与返回值仍有残留。
WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体：在 SOP 下补工具所有权，并把语义检查从有工具权的执行中分开。
- 攻击arXiv 2604.02623
论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆
提出 eTAMP，用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作
- arXiv
- 2604.02623
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 6 个
摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
已经到底了