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10月10日 · 周六

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  1. 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 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    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。

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  2. 防御arXiv 2609.38983

    论文提出 Approval Laundering 分类,实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    形式化编程 Agent 的审批洗白并提出 HMAC 权能令牌防御

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)

    摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

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  3. 防御arXiv 2609.17648

    多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离

    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

    发表
    被测模型
    gemma4:31b-cloud
    摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行,持密钥时承重的是策略预言机。

    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。

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  4. 防御arXiv 2609.15803

    研究者提出 k-robust 联盟对齐,用多智能体评审委托授权

    提出 k-robust 联盟对齐,刻画误对齐评审下的安全委托授权

    发表
    摘要联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权,数值分数改善完备性。

    委托授权的安全不要求每位评审者对齐,而要求面板在效用空间覆盖委托人。

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  5. 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 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令

    发表
    被测模型
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 6 个
    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。

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  6. MasDrift:跨多智能体架构的授权保持基准

    提出 MasDrift,评测多智能体在良性任务中的授权保持

    发表
    被测模型
    DeepSeek V4 Flash、Qwen3.7 Plus、GPT-5.4 Nano 等 6 个
    摘要授权保持可被测量:层级用未授权动作换完成率,重锚定比沿链携带更稳。

    MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质,对象是没有攻击者的普通委托。

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  7. 防御arXiv 2606.22673

    Agent MechSuits:面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    发表
    被测模型
    LLaMA-3.1-8B、Qwen-2.5-7B、Gemma-2-9B
    摘要白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作,同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。

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  8. 攻击arXiv 2605.08460

    论文建模多智能体网络中的子智能体继承攻击面

    建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞

    发表
    被测模型
    MiniMax M2.5、Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8、Qwen3.5-Plus 等 5 个
    摘要形式化子智能体继承,在 OpenClaw 上演示四类编排层漏洞并提出防御。

    作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析,并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。

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已经到底了