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
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- 2610.04504
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- AI Agent
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- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
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
评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。
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
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 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。