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10月9日 · 周五

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找到 17 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  3. Mind2Web-Injection:面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    发表
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

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  4. 防御arXiv 2608.03485

    SkillSentry:用自适应蜜罐世界动态检测 Agent 技能安全

    提出 SkillSentry,用自适应蜜罐世界在安装前审计 Agent 技能

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要契约加配对执行审计技能越权。

    SkillSentry 是安装前的动态技能审计,用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装,就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络,而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为,源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行,也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。

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  5. TraceSafe-Bench:评估 LLM 护栏在多步工具调用轨迹上的表现

    提出基准 TRACE SAFE-BENCH 评测多步工具调用轨迹护栏

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要TRACE SAFE-BENCH 用可控变异评轨迹护栏,结构能力比规模和越狱鲁棒性更相关。

    TRACE SAFE-BENCH 用固定的多步工具轨迹评护栏,问的是不安全动作到达环境之前能否被拦住,而不是智能体自己会不会拒绝。

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  6. 防御arXiv 2601.10156

    ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow,降低 Agent 有害工具调用

    提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要TS-Bench 标步骤级风险,TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定,TS-Flow 用反馈代替直接中止。

    ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。

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  7. 防御arXiv 2609.04159

    Sentinel-RL:将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心

    提出 Sentinel-RL,将拓扑推理卸载到图策略并约束遏制动作

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要Sentinel-RL 用图编码器与 PPO 承担拓扑决策,LLM 负责叙述与门控,并在 LANL 上报告检测与时延。

    Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

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  8. 攻击arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

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  9. 防御arXiv 2609.36879

    SKILLLITE:用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计

    提出 SKILLLITE,以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要SKILLLITE 把证据抽取外置,让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决,三个基准上 F1 高于所列基线。

    SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。

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