论文提出 VAL 框架:相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 防御栈,用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
另有 480 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 VAL 防御栈,用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
提出依赖引导回滚修复,纠正记忆增强 Agent 消费故障记忆后的回答与状态
提出 AgentKernel,强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行
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。
提出 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
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。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准,并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是:有害执行往往出现在推理已经形成意图之后,但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的,也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出任务绑定令牌与策略预言机,在多智能体流水线中拦截未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
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。