防御arXiv 2610.04504
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
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
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 Janus 前瞻守卫,在有害动作执行前拦截长程智能体风险
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
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
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。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
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。