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。
另有 480 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
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。
提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入
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。
提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
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。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 Twin Agent,用受限残差 hint 隔离不可信输入与特权动作
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出基准投毒攻击,使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。
提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门,并保住拒绝子空间。
解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
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。
提出 MROP,在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化,对象是矩形补丁后门。
用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制
作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门,区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
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。