跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 36 篇

另有 242 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA:约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响,良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。

    深度解读完整解读
  2. 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

    发表
    场景
    web agent
    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。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.05163

    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 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.04763

    UT Austin 将 SynthID 水印嵌入基因组语言模型,凭 DNA 序列和密钥追溯 AI 生成片段

    把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样,并用位置无关检测追溯生成序列

    发表
    被测模型
    Carbon-500M、GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base
    摘要两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后,位置无关验证能找回水印,作者称这只是统计检测。

    作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID,并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。

    深度解读完整解读
  5. 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

    发表
    被测模型
    SecJev-0.8B、SecJev-2B、SecJev-4B 等 4 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。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.36372

    TTMark:超越单 token 熵的成对无失真水印

    提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测

    发表
    被测模型
    Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵,在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。

    TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。

    深度解读完整解读
  7. 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,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改

    发表
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审(同一 CLI,无工具)
    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。

    深度解读完整解读
  8. 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

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个

    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。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.29429

    Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886

    提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败

    发表
    被测模型
    Jev (jev-1.13.0)
    摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。

    RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    发表
    被测模型
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
  13. 攻击arXiv 2609.18217

    研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任外发敏感文件

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 等 15 个

    摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。

    深度解读完整解读