防御arXiv 2605.17380
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
- Llama Guard 3-8B、GPT-4o、Claude Sonnet 4 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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- 评测与基准arXiv 2610.03448
研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现
重评 Agent 提示注入检测器，检验基准分数能否预测部署表现
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Prompt Guard 2 (86M)、Prompt Guard 2 (22M)、Prompt Guard 1 等 15 个
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
- 防御arXiv 2609.33039
TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害
提出 TACIT，从冻结内部表征检测智能体有害轨迹
- arXiv
- 2609.33039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- LlamaGuard3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。
- 防御arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama Guard 3 8B、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 评测与基准arXiv 2609.02316
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
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-4-Scout-17B-16E、Llama Guard 3-8B、NeMo Guardrails 等 11 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。
- 分析与理论arXiv 2609.36477
研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
- arXiv
- 2609.36477
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-Guard 7B、Llama-Guard-2 8B、Llama-Guard-3 8B 等 10 个
摘要对抗包装使 guard 高置信漏检，而对应 base 在同一输入上常更不确定。
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
- 防御arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-Guard3-Vision、ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1 等 9 个
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- roberta-large、microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 防御arXiv 2610.01058
MOMAT：面向量化 LLM 低功耗越狱防御的多图集混合框架
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
- arXiv
- 2610.01058
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-13B、Llama2-7B、Mistral-7B
- 防御arXiv 2609.39107
MASCRDM：面向大语言模型训练过程的合规风险检测与缓解多智能体系统
提出 MASCRDM，在监督微调中实时检测并缓解偏见
- arXiv
- 2609.39107
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Qwen3-8B-Base
摘要MASCRDM 在 SFT 中按法规图谱检测数据、结构与损失风险，BBQ 总准确率在两模型上最高。
MASCRDM 把 AI 法律规章编成知识图谱，再由五个智能体在 LLM 训练中做实时合规检测与缓解，实验以偏见与歧视为代表风险。
- 防御arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、GPT-4o、Qwen3-8B 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 防御arXiv 2609.01046
HiveTraceGuard-Pro：面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
- arXiv
- 2609.01046
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-Nemotron-Safety-Guard-8B-v3、Nemotron-3.5-Content-Safety、Llama-Guard-3-8B 等 15 个
摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
- 防御arXiv 2609.13601
Mind the Gap：检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击
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
- arXiv
- 2609.13601
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-3.3-70B、GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet 等 8 个
摘要用公开链上数据仿真治理全流程，再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。
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。。
- 评测与基准arXiv 2609.15017
PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器
提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
- arXiv
- 2609.15017
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- PromptGuard 2 (86M)、Llama Guard 3-1B、TF-IDF + logistic regression 等 8 个
摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
- 防御arXiv 2607.15081
DataShield：通过共识子空间对齐识别 LLM 微调中的高风险数据
提出 DataShield，用共识子空间过滤会削弱安全的微调数据
- arXiv
- 2607.15081
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2609.39229
RAIM：用廉价小模型聚合替代前沿模型做幻觉检测
提出 RAIM，用交叉拟合堆叠聚合廉价评审检测幻觉
- arXiv
- 2609.39229
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama、Qwen、Mistral 等 15 个
摘要十个廉价评审的堆叠在可采纳区间接近 Sonnet，代价主要是一次域内校准。
- 防御arXiv 2608.17829
LeakGauge：用行为探针在解码前检测上下文泄露攻击信号
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
- arXiv
- 2608.17829
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-4-Scout-Instruct 等 11 个
- 防御arXiv 2609.14987
ActGuard：面向 LLM Agent 间接提示注入的执行前动作审计框架
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
- arXiv
- 2609.14987
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、GPT-4o-mini 等 7 个
- 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
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct 等 14 个
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。