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
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提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 APEX,在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出 VAL 框架,并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
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。
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer,用数字分身执行动态最小权限
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御:用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限,并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳,以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作,并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 ToolFence,以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
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。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
提出残余权限重放攻击,跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认