防御arXiv 2607.19595
Twin Agent:面向权限分离智能体的上下文残差压缩
提出 Twin Agent,用受限残差 hint 隔离不可信输入与特权动作
- arXiv
- 2607.19595
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.2、Gemini-2.5-Flash、Gemini-3.5-Flash
另有 552 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 Twin Agent,用受限残差 hint 隔离不可信输入与特权动作
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
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。
提出 Fed-ADR,用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出 FedMAST,用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入
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。
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
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。