跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 33 篇

另有 524 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,在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据

    发表
    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 2610.02569

    Pincer:用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    提出 Pincer,用数字分身学习用户偏好并对 Agent 做资源层最小权限授权

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  3. 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,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统:准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 个
    摘要三级过滤以不大的检测损失换速度,同一机制扩大攻击面,部署应按约束选配置。

    OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

    深度解读完整解读
  5. 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
    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。

    深度解读完整解读
  6. 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,将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执

    发表
    场景
    AI Agent
    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”。

    深度解读完整解读
  7. Mind2Web-Injection:面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

    深度解读完整解读
  8. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    被测模型
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 8 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2608.16824

    GEO-Flag:检测与测量面向生成式引擎优化的网页内容

    提出 GEOFlagBench 与 IPT,检测并测量生成式引擎优化网页

    发表
    被测模型
    ModernBERT-base、Qwen3-0.6B、Gemini-3.5-flash 等 11 个
    摘要GEOFlagBench 与 IPT 用于检测 GEO 页,并估计真实检索中的占比与引用可核验性。

    GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务,并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。

    深度解读完整解读
  10. 防御arXiv 2609.02786

    SafeEvolve:基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
    摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略,在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

    深度解读完整解读
  11. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读