防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
- 防御arXiv 2610.01349
PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行
提出 PACE，在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权
- arXiv
- 2610.01349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
- 防御arXiv 2610.02569
Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
- arXiv
- 2610.02569
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
- 防御arXiv 2610.00371
FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流
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
- arXiv
- 2610.00371
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Qwen3-32B 等 5 个
摘要配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用，FlowReview 把三项审查接到执行。
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。
- 防御arXiv 2609.37196
ToolFence：为工具调用 LLM Agent 提供细粒度授权
提出 ToolFence 能力级授权，执行前编译蓝图并确定性拦截工具调用
- arXiv
- 2609.37196
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-max、GPT-4o (gpt-4o-2024-08-06)、Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
- 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，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
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。
- 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
提出多智能体提示注入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
- 防御arXiv 2609.22573
研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案
提出企业 MCP 的零信任授权扩展，拒绝提示注入下的越权工具调用
- arXiv
- 2609.22573
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5、claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-7 等 6 个
摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
- 防御arXiv 2609.18411
可验证行动卡片 VAC：为智能体浏览器提供可信人在回路确认
提出可验证操作卡 VAC，从真实 DOM 重构智能体浏览器的确认信息
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash、GPT-4.1 等 6 个
- 防御arXiv 2609.17648
多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离
提出任务绑定令牌与策略预言机，在多智能体流水线中拦截未授权执行
- arXiv
- 2609.17648
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gemma4:31b-cloud
摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行，持密钥时承重的是策略预言机。
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。
- 防御arXiv 2609.14631
IntentCap 提出按任务意图限定 LLM Agent 权限的机制
提出 IntentCap，按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
- arXiv
- 2609.14631
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要四源字段租约约束副作用。
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 11 个
- 防御arXiv 2609.05901
KITA：为 LLM Agent 设计密钥隔离的阈值签名授权架构
提出 KITA，将 Agent 动作批准绑定到 LLM 外的阈值签名
- arXiv
- 2609.05901
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要KITA 把隔离的阈值签名当作精确动作的执行条件，并测量门控、相关性与签名开销。
KITA 是一套密钥隔离的阈值授权架构，用来把模型评审变成执行外部动作的条件。
- 防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2608.30041
SkillGuard：面向间接提示注入的 LLM Agent 能力限制机制
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
- arXiv
- 2608.30041
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini 2.5 Flash、Llama3.3-70B
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
- 防御arXiv 2608.22868
AgentFlow：面向 LLM 智能体系统的流中心策略语言与运行时防护框架
提出 AgentFlow 流策略语言与运行时框架，约束智能体跨步数据流
- arXiv
- 2608.22868
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2608.17220
PACE：为 DeFi 中的 AI Agent 提供策略认证的合约执行框架
提出 PACE，用签名策略记录拦住 DeFi 智能体违规交易
- arXiv
- 2608.17220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gemini-3.1-flash-lite、DeepSeek-V4-Flash、gpt-4o
- 防御arXiv 2607.13716
CAVA：面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明
提出 CAVA，将异构智能体运行时事件规范为可哈希动作并绑定审批与回执
- arXiv
- 2607.13716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 攻击检测规避
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要CAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
已经到底了