防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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- 防御arXiv 2610.09935
AgentTracer：通过细粒度意图-执行对齐追踪间接提示注入攻击
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
- arXiv
- 2610.09935
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 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，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 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。
- 防御arXiv 2610.06966
APEX：在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX，在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol
- 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 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 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。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 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
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
- arXiv
- 2610.02569
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 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。
- 防御arXiv 2610.00400
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
- 防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
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。
- 防御arXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
- 防御arXiv 2609.21088
Provenance-Aware Transformers：用来源感知架构分离可信边界以防御间接提示注入
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
- arXiv
- 2609.21088
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- SmolLM2-360M-Instruct、LLaMA-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
- 防御arXiv 2609.18411
可验证行动卡片 VAC：为智能体浏览器提供可信人在回路确认
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
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash、GPT-4.1 等 6 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 执行前动作审计，定位并遮盖间接提示注入的恶意片段
- arXiv
- 2609.14987
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4o-mini、Gemini-2.5-Flash、DeepSeek-V4-Flash
- 防御arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V3.2、GPT-4.1-mini、Gemini-Flash-2.5
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 防御arXiv 2609.10992
拆解 LLM 交互中的隐私-效用权衡：Veilmind-4B 意图驱动本地保护框架
提出意图驱动本地框架 Veilmind，净化发往远程模型的提示词
- arXiv
- 2609.10992
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Veilmind-4B
- 防御指令与数据隔离
摘要本地模型按意图净化提示词，在 Uprise 上给出两个隐私-效用工作点。
本地侧的意图驱动净化，用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。
- 评测与基准arXiv 2609.06966
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测监控器对 AI 智能体内部威胁的检出能力
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等 15 个
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。