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
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2
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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- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 13 个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 防御arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个
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。
- 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，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- 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 2610.03073
SecJev：为 System One 决策模型引入安全专业知识
提出 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
- arXiv
- 2610.03073
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- SecJev-0.8B、SecJev-2B、SecJev-4B 等 10 个
摘要SecJev 用共享打分器做安全决策，0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
- 防御arXiv 2610.02853
研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
- arXiv
- 2610.02853
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Mamba-130M、ToySSMClassifier、S4 safety head 等 7 个
摘要收缩给出玩具 LTI 的有界认证。
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
- 防御arXiv 2607.19595
Twin Agent：面向权限分离智能体的上下文残差压缩
提出 Twin Agent，用受限残差 hint 隔离不可信输入与特权动作
- arXiv
- 2607.19595
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.2、Gemini-2.5-Flash、Gemini-3.5-Flash
- 防御arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 防御arXiv 2609.14079
SkillSecurer：检测并修补 AI Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
- arXiv
- 2609.14079
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Sonnet 5、Gemini 3.6 Flash、GPT-5.6 Sol 等 10 个
- 防御arXiv 2609.36434
研究提出 Safety Operator：用谱优化调节安全指令的表达强度
提出 Safety Operator，用谱优化调节安全指令表达强度
- arXiv
- 2609.36434
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 3 1B、Gemma 3 4B
- 分析与理论arXiv 2609.36477
研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
- arXiv
- 2609.36477
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-Guard 7B、Llama-Guard-2 8B、Llama-Guard-3 8B 等 10 个
摘要对抗包装使 guard 高置信漏检，而对应 base 在同一输入上常更不确定。
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
- 防御arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1、Claude-Sonnet-4-6 等 9 个
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 防御arXiv 2610.01058
MOMAT：面向量化 LLM 低功耗越狱防御的多图集混合框架
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
- arXiv
- 2610.01058
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-13B、Llama2-7B、Mistral-7B
- 防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、VGG-16
- 防御arXiv 2609.39107
MASCRDM：面向大语言模型训练过程的合规风险检测与缓解多智能体系统
提出 MASCRDM，在监督微调中实时检测并缓解偏见
- arXiv
- 2609.39107
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B-Base、Llama-3.1-8B
摘要MASCRDM 在 SFT 中按法规图谱检测数据、结构与损失风险，BBQ 总准确率在两模型上最高。
MASCRDM 把 AI 法律规章编成知识图谱，再由五个智能体在 LLM 训练中做实时合规检测与缓解，实验以偏见与歧视为代表风险。
- 防御arXiv 2609.01677
Skill-as-API：面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议
提出 Skill-as-API，防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词
- arXiv
- 2609.01677
- 发表
- 层
- 应用层
摘要协议把 skill 正文留在所有者侧，四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
- 防御arXiv 2609.01046
HiveTraceGuard-Pro：面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
- arXiv
- 2609.01046
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HiveTraceGuard-Pro (0.6B)、YuFeng-XGuard-Reason-8B、SingGuard-2B 等 15 个
摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。