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10月9日 · 周五

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找到 3 篇
筛选3

攻击类型

提示注入3

系统形态

AI Agent26coding agent3多智能体4

攻击面/入口

用户输入4文档与消息2工具返回1工具与技能描述4代码仓库与依赖4记忆写入3分发渠道4

层

应用层3
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 537 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：工具返回清除全部

另有 537 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    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
已经到底了