防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 防御arXiv 2610.07774
研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
- arXiv
- 2610.07774
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
摘要读出而非操纵 router logits，可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 评测与基准arXiv 2610.02741
研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
- arXiv
- 2610.02741
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等 4 个
摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 分析与理论arXiv 2609.37312
研究：隐蔽推理必然留下信息痕迹，但思维链未必可读
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
- arXiv
- 2609.37312
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen 3.5 397B-A17B 等 12 个
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
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。
- 可解释性arXiv 2608.30480
VisER：面向 LVLM 物体幻觉检测的视觉证据与视觉依赖双面指标
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
- arXiv
- 2608.30480
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT-7B、InstructBLIP 等 8 个
摘要VisER 用证据门与图像–前缀比给物体提及打落地分。
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
- 防御arXiv 2608.27348
INTENT-AS-A-TOOL：用意图工具追踪智能体失准
提出 INTENT-AS-A-TOOL，用意图工具概率跟踪并干预智能体失准
- arXiv
- 2608.27348
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3.5-27B、Qwen3-235B-A22B 等 5 个
摘要用意图工具的下一动作概率跟踪推理中的失准承诺，并在其成为首选时插入反思。
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
已经到底了