评测与基准arXiv 2610.05840
研究:任务范围授权可将工具调用有害执行降至零
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
- arXiv
- 2610.05840
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.2 3B Instruct Q4 K M、Qwen3 4B Instruct、Gemma 3 4B 等 8 个
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
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。
提出 ToolFence,以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
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。
提出可验证操作卡 VAC,把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
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。
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 KITA,把 Agent 批准绑定到规范动作的密钥隔离阈值签名
KITA 是一套密钥隔离的阈值授权架构,用来把模型评审变成执行外部动作的条件。
提出 SkillGuard,用可达性限制污染后的 Agent 能力
提出 AgentFlow 流策略语言与运行时框架,约束智能体跨步数据流
提出 CAVA,将异构智能体运行时事件规范为可哈希动作并绑定审批与回执
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”。