防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击提示注入
- 防御arXiv 2610.05640
研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL
提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
- 防御arXiv 2610.06966
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
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol
- 防御arXiv 2610.02005
贝叶斯辩证论证（BDA）：面向持续对抗下多 LLM 委员会的可校准聚合
提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
- arXiv
- 2610.02005
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要BDA 用零额外调用的可靠性加权，给出可校准后验，并在持续对抗下反转不可靠席位。
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
- 防御arXiv 2610.02869
AgentTrap：面向自主渗透测试 Agent 的有状态反馈欺骗蜜罐
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
- arXiv
- 2610.02869
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AIDA、Claude Code、PentestGPT 等 8 个
- 攻击恶意使用
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
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。
- 评测与基准arXiv 2610.03153
EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
- 防御arXiv 2610.01349
PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行
提出 PACE，在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权
- arXiv
- 2610.01349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 攻击arXiv 2610.00392
A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型
提出 A2A-TIBA 间接提示注入，诱导智能体部署常驻回调并外传数据
- arXiv
- 2610.00392
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
- 防御arXiv 2609.39297
MiniRep：面向多智能体辩论的鲁棒声誉聚合方法
提出 MiniRep，按当前质量、风险与历史声誉聚合多智能体辩论
- arXiv
- 2609.39297
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要MiniRep 用当前提案证据校准历史声誉并限制克隆组，MATH 上平均准确率高于基线，其他任务有反例。
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合，只作用在 Decide 阶段。
- 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。
- 防御arXiv 2609.37196
ToolFence：为工具调用 LLM Agent 提供细粒度授权
提出 ToolFence 能力级授权，执行前编译蓝图并确定性拦截工具调用
- arXiv
- 2609.37196
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-max、GPT-4o (gpt-4o-2024-08-06)、Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 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，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
- 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。
- 攻击arXiv 2609.33628
用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试
提出跨目标课程强化学习，生成间接提示注入以劫持智能体
- arXiv
- 2609.33628
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4o-mini、GPT-5-nano、GPT-5.6-Luna 等 12 个
摘要提出跨目标模型课程强化学习，攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Qwen3-235B 等 5 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
- 评测与基准arXiv 2609.32635
TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限
提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限
- arXiv
- 2609.32635
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个
- 攻击提示注入
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。