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 框架,并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
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- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
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 FlowReview,用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事:拦住组合信息所启用的禁止使用,并完成同一场景里任务所需的授权使用。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
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 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
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。
构建自演化基准 ActBench,评测协作智能体的行为安全
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 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。