防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏,防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
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提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
用后验重加权解释多模态上下文越狱,并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移,并据此做风险门控防御。
提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。
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
提出 VisER,用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数,用来处理内部支持的来源混淆。
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略
提出 Pictionary,将不可信文本渲染为图像以防御提示注入