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，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- 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 2610.02817
RMCW：基于 Reed-Muller 码的抗删除 LLM 水印方法
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
- arXiv
- 2610.02817
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OPT-1.3B、Llama-3.1-8B-Instruct
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 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
- arXiv
- 2609.36372
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.32635
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个
- 攻击提示注入
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。
- 评测与基准arXiv 2609.24662
DUMA-Bench：评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，测量对抗环境下的策略违反
- arXiv
- 2609.24662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等 14 个
- 攻击提示注入
摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
- 防御arXiv 2609.22949
多智能体系统提示注入威胁模型与防御架构：14 类攻击向量与四类防御
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
- arXiv
- 2609.22949
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (2024-08-06)、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3 70B-Instruct
- 评测与基准arXiv 2609.17320
Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
- arXiv
- 2609.17320
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
- 防御arXiv 2609.14257
DenMark：面向扩散语言模型的鲁棒语义水印
提出 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印
- arXiv
- 2609.14257
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaDA-8B、LLaDA1.5-8B、LLaDA2.0-mini 等 4 个
摘要DenMark 用 rollout 在 DLM 去噪中累积语义水印，扫描检测以抵抗保义编辑。
DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。
- 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，隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
- 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 2608.12713
互补 LLM 水印如何追踪来源并检测篡改
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
- arXiv
- 2608.12713
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.2-1B、Gemma-3-4B
- 评测与基准arXiv 2607.24177
EXE-Bench：为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
- arXiv
- 2607.24177
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
- 攻击检测规避
摘要统一四指标后，手工特征的 EmberGBDT 综合居首，只看准确率会误导部署。
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
已经到底了