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10月10日 · 周六

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筛选5

系统形态

模型与 API21LLM 应用4AI Agent29coding agent2web agent5网页与电脑操作4多智能体2

攻击面/入口

用户输入4网页与界面3文档与消息3工具返回6工具与技能描述8记忆写入3Agent 间消息9权重与梯度0分发渠道4推理服务与硬件1

层

应用层4
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent系统形态：多智能体攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：权重与梯度攻击面/入口：推理服务与硬件清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.02349

    MIRROR：面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    arXiv
    2610.02349
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
    摘要MIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

    深度解读完整解读
  4. 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

    arXiv
    2609.35659
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    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
已经到底了