Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
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提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
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
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。
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 SAGE,用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
提出 DEMI 检测框架,在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致(DEMI)做成可在投票窗口内运行的检测问题。。
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 MCPS EC,仅凭 MCP 工具元数据检测间接提示注入
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
提出 FedMAST,用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出 VERITAS,用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议,按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
提出 ActGuard,在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
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。