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。
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
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。
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击
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 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
提出 CaMeLoT,在执行前用 CTL 静态验证 Agent 计划
CaMeLoT 是 CaMeL 的神经符号扩展:在工具调用之前,用模型检验判断受限 Python 计划是否满足时序安全策略和从提示词抽出的任务性质。
提出 EvoSafeHarness,为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出 VAC,用真实操作参数与来源隔离保护智能体浏览器确认
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法,推理具有补偿作用,现有分词防御遗留工具协议漏洞。
提出 Pictionary,将不可信文本渲染为图像以防御提示注入