跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 3 篇
筛选5

系统形态

AI Agent3

层

应用层3基础设施层0

系统组件

MCP 与技能2记忆1护栏与评审3权限与沙箱3嵌入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 196 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：应用层层：基础设施层系统组件：MCP 与技能系统组件：记忆系统组件：嵌入清除全部

另有 196 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2610.05036

    研究揭示 OSS 漏洞在 Agent 系统中的传播路径

    提出 Oscar，分析已知 OSS 漏洞在 Agent 系统中的安全效应与表现边界

    arXiv
    2610.05036
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要Oscar 把已知 OSS 漏洞分析从“是否存在”推进到一次执行中的已实现效应与最远表现边界。

    Oscar 是面向已知 OSS 漏洞的运行时分析框架，用来判断一次智能体执行里该漏洞是否造成安全相关效应，以及效应最远表现到哪一层。。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2608.27924

    智能体记忆如何可靠处理不可回答问题：一项系统研究

    分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响

    arXiv
    2608.27924
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、GPT-5.5
    摘要记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应，但跨数据集不稳定，且更依赖可迁移的行为指导。

    这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。

    深度解读完整解读
已经到底了