APEX:在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX,在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol 等 4 个
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提出 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
提出 OATS,用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制,提出了轻量确定性控制门 OATS,展示了双层防御组合的必要性。
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
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。
提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入
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。
提出 SkillGuard,用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出有状态策略引擎 Sapien,拦截被劫持智能体的越权工具调用
Sapien 是面向通用 AI 智能体的有状态策略引擎:执行前把用户提示词译成任务策略,运行时只放行该策略承认的工具调用序列。
提出契约约束的工具调用修复协议,在执行前拦截非法补丁
提出 FLOWSEAL,在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题,提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
提出企业 MCP 的零信任授权扩展,拒绝提示注入下的越权工具调用
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。
用 MasDrift 评测多智能体架构的授权保持
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。
提出 EvoSafeHarness,为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出任务绑定令牌与策略预言机,在多智能体流水线中拦截未授权执行
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 VAC,用真实操作参数与来源隔离保护智能体浏览器确认
提出 ActGov,在工具执行前用确定性策略拦截间接提示注入
提出 Skilder,用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用
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。
提出身份绑定且只收窄的能力令牌,用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体,需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出 MetaPermit,用元属性与固定策略挡住工具返回中的间接提示注入
MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制:LLM 描述候选调用,固定策略决定是否放行。