评测与基准arXiv 2610.05818
研究显示 VLA 模型文本护栏漏检隐含危害指令
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
- arXiv
- 2610.05818
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、OpenVLA-OFT、Llama Guard 3 等 10 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
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
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。
审计机器人安全监控的细化缺口,比较表面计划与图细化轨迹的裁决
作者审计 RoboGuard 的一个假设:对高层动作轨迹的安全裁决,在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器,并固定同一条 LTL。
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 SkillDRE,用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
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
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。
提出 HazardAuditor,用可执行轨迹训练计算机使用 Agent 的运行时守卫
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
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
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。
提出 SkillMisevo-Bench,量化自改进 Agent 的技能误演化
提出 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 Gram 审计框架,测量编程与研究智能体的破坏倾向