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10月10日 · 周六

全部论文

找到 17 篇
筛选5

攻击类型

越狱5提示注入12投毒与后门4

防御类型

指令与数据隔离3权限与审批12

影响

越权操作12

系统形态

AI Agent17多智能体3

攻击面/入口

用户输入13网页与界面9文档与消息9工具返回22工具与技能描述16代码仓库与依赖5检索语料3记忆写入6Agent 间消息8分发渠道4

层

提示层9模型层4应用层17

系统组件

MCP 与技能17记忆30RAG12护栏与评审20监控器11权限与沙箱17图像生成0
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 201 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：记忆写入层：应用层系统组件：权限与沙箱系统组件：图像生成清除全部

另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 防御arXiv 2610.00371

    FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流

    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

    arXiv
    2610.00371
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Qwen3-32B 等 5 个
    摘要配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用，FlowReview 把三项审查接到执行。

    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。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE

    arXiv
    2609.34518
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 5 个

    摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

    深度解读完整解读
  5. 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

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    arXiv
    2609.30266
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    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
  6. 防御arXiv 2609.28693

    skilder：以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制

    提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用

    arXiv
    2609.28693
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 6 个
    摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。

    Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。

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  7. 防御arXiv 2609.24165

    APEXA 为同步辐射数据处理的 LLM 多智能体加装执行完整性护栏

    提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令

    arXiv
    2609.24165
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    GPT-5-mini、GPT-5.4、Claude Opus 4.7 等 4 个
    摘要作者称执行是否发生要由工具层核对，而不能只靠提示词。

    APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2609.22573

    研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案

    提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展，在架构上拒绝提示注入下的越权调用

    arXiv
    2609.22573
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5、claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-7 等 6 个
    摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。

    作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。

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  10. 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

    arXiv
    2609.17648
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    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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  14. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆

    arXiv
    2609.29647
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。

    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。

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  16. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个

    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。

    深度解读完整解读
  17. 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

    arXiv
    2605.08460
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了