跳到正文
10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 18 篇
筛选5

攻击类型

越狱5提示注入12投毒与后门4

模型自身风险

Agent 危险操作5

防御类型

检测与过滤3指令与数据隔离4权限与审批11监控与审计3

影响

越权操作13

系统形态

AI Agent18coding agent3多智能体1

攻击面/入口

用户输入18网页与界面14文档与消息12工具返回21工具与技能描述9代码仓库与依赖6记忆写入11Agent 间消息6权重与梯度0分发渠道3

层

应用层18

系统组件

MCP 与技能5记忆4监控器3权限与沙箱11
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。
系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：多智能体攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：权重与梯度话题：Agent 安全清除全部
  4. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT，从冻结内部表征检测智能体有害轨迹

    arXiv
    2609.33039
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-4B、Llama-3.1-8B、Qwen3-4B-Instruct 等 4 个

    摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel，强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行

    arXiv
    2609.29647
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入

    arXiv
    2608.21101
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 6 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。

    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。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2609.22573

    研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案

    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

    arXiv
    2609.22573
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5、claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-7 等 6 个
    摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。

    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。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH，评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2609.28693

    skilder：以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制

    提出 Skilder，用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用

    arXiv
    2609.28693
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 6 个
    摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。

    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。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2609.30824

    基于加密绑定身份验证能力令牌协调分布式 AI 智能体的提案

    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

    arXiv
    2609.30824
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    摘要用只衰减的身份绑定令牌和上下文外钱包，约束代表人类行动的分布式智能体。

    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。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出状态控制攻击 DART 与预执行防御 SAGE，拦截工具 Agent 的有害状态转移

    arXiv
    2609.34518
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 5 个

    摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

    深度解读完整解读
  18. 防御arXiv 2609.22724

    MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出策略条件轨迹审计器 MATE，判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略

    arXiv
    2609.22724
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

    深度解读完整解读
已经到底了