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10月10日 · 周六

全部论文

找到 15 篇
筛选6

攻击类型

提示注入11

防御类型

模型加固12推理时干预3检测与过滤24指令与数据隔离38权限与审批56监控与审计33水印与溯源3

影响

越权操作9

系统形态

LLM 应用3AI Agent15coding agent1web agent1

攻击面/入口

用户输入3网页与界面5工具返回7

层

模型层4应用层15训练与数据层8
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 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：模型加固防御类型：推理时干预系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：web agent层：应用层清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 防御arXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位

    arXiv
    2610.04412
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、多智能体
    被测模型
    LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
    摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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  5. 风险行为arXiv 2609.39102

    论文提出 CrossFit 缓解自演化搜索智能体的共谋作弊

    提出 CrossFit，用折外求解器抑制自演化搜索智能体共作弊

    arXiv
    2609.39102
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B
    摘要CrossFit 切断同源伪标签回流到提议者奖励的路径，并提高七个搜索基准上的 Cover-EM。

    False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.36820

    CorrGRPO：面向多奖励学习的相关性归一化 GRPO

    提出 CorrGRPO，用 Pearson 相关归一化多奖励优势

    arXiv
    2609.36820
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct、Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct、Qwen2.5-Coder-3B-Instruct 等 8 个
    摘要CorrGRPO 用 Pearson 相关归一化多奖励 GRPO 优势，并在三个域报告改进。

    CorrGRPO 是 GRPO 的多奖励变体：组内优势的分子仍是中心化总奖励，分母改为 Pearson 相关之和，避免大尺度奖励主导归一化。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2609.03438

    CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架：让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行

    提出 ConflictGuard，引导 GUI Agent 在冲突指令下终止执行

    arXiv
    2609.03438
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    UI-Venus-1.5-8B、UI-TARS-1.5-7B、OS-Atlas-Base-7B 等 10 个
    摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从，ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。

    ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。

    深度解读完整解读
  10. 防御arXiv 2609.02786

    SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    arXiv
    2609.02786
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
    摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

    深度解读完整解读
  11. 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。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2606.22673

    Agent MechSuits：面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    arXiv
    2606.22673
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    LLaMA-3.1-8B、Qwen-2.5-7B、Gemma-2-9B
    摘要白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作，同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。

    深度解读完整解读
已经到底了