防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 时序监控，用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4o、Sonnet-3.5
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。
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- 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，在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol 等 4 个
- 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
- 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。
- 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，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- 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 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出路径对齐归因 PAA，在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 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，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- 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 2609.14631
IntentCap 提出按任务意图限定 LLM Agent 权限的机制
提出 IntentCap，按任务意图与来源合成能力租约并在副作用前裁决
- arXiv
- 2609.14631
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要四源字段租约约束副作用。
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
- 防御arXiv 2607.19913
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus 前瞻守卫，在有害动作执行前拦截长程智能体风险
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Vanguard、Qwen3-8B、Llama-Guard-3-8B 等 8 个
- 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
- 防御arXiv 2608.22868
AgentFlow：面向 LLM 智能体系统的流中心策略语言与运行时防护框架
提出 AgentFlow，用带标签的流与路径策略约束智能体数据流
- arXiv
- 2608.22868
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- fixed frontier LLM、ASB artifact model configuration
- 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，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
- 防御arXiv 2607.05277
UCM：为网页智能体遮蔽不可信内容以提供安全保证
提出 UCM，用 DOM 掩码与类型受限隔离模型隔开网页智能体与不可信内容
- arXiv
- 2607.05277
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.4
- 防御arXiv 2610.01349
PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行
提出 PACE，在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权
- arXiv
- 2610.01349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
- 防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 10 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
- GPT-4o-mini、Gemini-2.5-Flash、DeepSeek-V4-Flash 等 7 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，从真实 DOM 重构智能体浏览器的确认信息
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash、GPT-4.1 等 6 个
- 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
- 测试
- SmolLM2-360M-Instruct、LLaMA-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 防御arXiv 2609.36121
Render Before Reading：把不可信内容渲染成图像以防御提示注入
提出 Pictionary，将不可信文本渲染为图像以防御提示注入
- arXiv
- 2609.36121
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Haiku 4.5、GPT-5.5 等 12 个