研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
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提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
提出 MFOTL 时序监控,用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
构建统一滥用监视基准,评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
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
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。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 Janus 前瞻守卫,在有害动作执行前拦截长程智能体风险
提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
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 ActGuard,在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
提出 ORBIT 框架,评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。
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。