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 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
- 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
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- 防御arXiv 2608.10502
依赖引导回滚修复：为记忆增强 Agent 恢复错误记忆后的答案与状态
提出依赖引导回滚修复，纠正记忆增强 Agent 消费故障记忆后的回答与状态
- arXiv
- 2608.10502
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2608.06422
CMU 研究：分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用
提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击
- arXiv
- 2608.06422
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈，提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据，在多项高难度基准上实现稳健评判。
本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。
- 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，用对象解析与确定性提交门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 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行
- 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 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³ 多阶段防御，由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
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。
- 攻击arXiv 2609.22510
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
- 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
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
已经到底了