仅凭输出审查无法验证什么:面向研究智能体的研究契约
提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
- arXiv
- 2610.11754
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- OpenAI gpt-5.6-sol、OpenAI gpt-5.6-terra、OpenAI gpt-5.6-luna 等 18 个
摘要研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
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。
提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
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。
提出 BDA,按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法,同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
提出 MiniRep,在多智能体辩论聚合中结合当前质量、风险与历史声誉并限制克隆组
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合,只作用在 Decide 阶段。
提出 FlowReview,用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事:拦住组合信息所启用的禁止使用,并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 RSI-Master,约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
提出身份绑定且委托只衰减的能力令牌,用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体,需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出 APEXA,在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架,用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 k-robust 联盟对齐,刻画误对齐评审下的安全委托授权
委托授权的安全不要求每位评审者对齐,而要求面板在效用空间覆盖委托人。
提出 Skill-as-API,隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
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。
提出 Proof Gateway,用零知识谓词证明实现 Agent 间数据最小化
Proof Gateway 是一套已运行的智能体间数据最小化机制:用治理谓词的零知识证明代替原始值和自然语言自述。
提出间接数据投毒攻击,操纵科研智能体得出虚假结论
提出 SciTrace,为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架,不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
提出 SafeScientist 四层监控,阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架,并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。