防御arXiv:2610.09793 · 10月7日
用时序逻辑监控工具 Agent
提出基于 MonPoly 的时序逻辑监控，离线检出工具智能体危险动作链
AI Agent测试GPT-4o、Sonnet-3.5应用层
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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防御arXiv:2609.11757 · 9月10日
研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 A-VIP，将购物意图绑定到支付授权以阻断商户文本操控
AI Agent测试gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个应用层
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
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防御arXiv:2610.09159 · 10月7日
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SpecGuard，在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
编程 Agent测试GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等 4 个应用层
- 奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
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分析与理论arXiv:2610.04375 · 10月3日
论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写，并提出 IntAct 修复方案
提出 IEC 协议与 IntAct，定位并修复工具调用执行路径的静默篡改
编程 Agent测试qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个应用层
摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。
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防御arXiv:2610.06966 · 10月4日
APEX：在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX，在执行边界以授权契约拦截智能体间接提示注入
AI Agent测试DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol 等 4 个应用层
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防御arXiv:2605.17380 · 5月
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级智能体检测系统 ADR，检测提示注入与恶意 MCP
编程 Agent测试GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个应用层
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
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防御arXiv:2610.05640 · 10月5日
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，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据
多智能体测试Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个应用层
- 指令与数据隔离
- 提示注入
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。
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防御arXiv:2610.04504 · 10月3日
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
AI Agent测试DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi应用层
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防御arXiv:2610.05163 · 10月4日
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 路径对齐归因，审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
编程 Agent测试Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个应用层
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
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防御arXiv:2609.12001 · 9月10日
Pheo 提出 OATS：用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
提出 OATS，用确定性解析器在运行时治理技能动作
编程 Agent测试Claude Sonnet 5、GPT-5.5、gpt-5-mini 等 4 个应用层
摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制，提出了轻量确定性控制门 OATS，展示了双层防御组合的必要性。
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防御arXiv:2610.02664 · 10月2日
论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
AI Agent测试GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2 等 7 个应用层
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
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防御arXiv:2610.03055 · 10月2日
HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
编程 Agent测试Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B 等 4 个应用层
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
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防御arXiv:2610.03089 · 10月2日
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，防御计算机使用智能体的分支转向攻击
网页与电脑操作测试gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个应用层
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。
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防御arXiv:2609.33039 · 9月27日
TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害
提出 TACIT，读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
AI Agent测试Qwen3Guard-4B、LlamaGuard3-8B、AgentDoG-4B 等 9 个应用层
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。
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防御arXiv:2609.38983 · 9月30日
论文提出 Approval Laundering 分类，实测 Claude Code 审批与执行绑定失败
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
编程 Agent测试Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)应用层
摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险，提出七字段权能防御机制，证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。
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防御arXiv:2607.13716 · 7月15日
CAVA：面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明
提出 CAVA，把异构智能体运行时事件规范成可哈希动作并绑定审批与回执
AI Agent应用层
摘要CAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
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防御arXiv:2607.19913 · 7月22日
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus，用 CoAA-RL 训练前瞻守卫，在长程智能体有害动作执行前拦截
AI Agent测试Vanguard、Qwen3-8B、Llama-Guard-3-8B 等 8 个应用层
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防御arXiv:2608.21500 · 8月22日
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
AI Agent测试Qwen3.6-27B (Undefended)、Meta-SecAlign、SecOPD应用层
- 模型加固
- 提示注入
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评测与基准arXiv:2609.08258 · 9月8日
研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
AI Agent测试GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个应用层
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
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防御arXiv:2609.02786 · 9月3日
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
AI Agent测试Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个应用层
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。
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