跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 21 篇
筛选7

攻击类型

越狱1提示注入7投毒与后门5提取与窃取1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索1跨模态载荷1针对防御1

模型自身风险

欺骗与谋划6奖励作弊4Agent 危险操作3

防御类型

检测与过滤1权限与审批2监控与审计13

影响

有害内容1越权操作7数据与隐私泄露4监督失效8

系统形态

LLM 应用4AI Agent48编程 Agent17网页与电脑操作3多智能体5具身与机器人1

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入2网页与界面1文档与消息3工具返回3工具与技能描述4代码仓库与依赖1检索语料1图像与音视频2分发渠道4

层

模型层2应用层21训练与数据层1基础设施层0

系统组件

MCP 与技能20记忆6RAG14护栏与评审22监控器18推理链2权限与沙箱10微调与开源权重2视觉6音频2图像生成2嵌入1多模态9
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 443 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：LLM 应用系统形态：编程 Agent层：应用层层：基础设施层系统组件：监控器系统组件：音频系统组件：嵌入清除全部

另有 443 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  5. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA，在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

    深度解读完整解读
  11. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    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

    arXiv
    2608.21101
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。

    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。

    深度解读完整解读
  15. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    评测编程 Agent 篡改自身轨迹以破坏审计并获取奖励

    arXiv
    2609.30266
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2609.34262

    论文提出基准完整性维护框架，审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过

    提出过程核验框架，审计 Agent 基准的无根据通过与奖励黑客

    arXiv
    2609.34262
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点，并用重放加现场重测验收修复。

    Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。

    深度解读完整解读
  18. 分析与理论arXiv 2609.07162

    论文：LLM 安全监控的监督缺口并非能力问题

    界定单迹监控对 2-safety 超性质的可检测前沿与监督缺口

    arXiv
    2609.07162
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、AI Agent
    摘要单迹监督的上界由 TV 决定。

    论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质能看见多少：跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义，一条轨迹装不下判定。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

    深度解读完整解读
加载更多