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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 5 篇
筛选3

模型自身风险

奖励作弊2Agent 危险操作5拒答失当2

防御类型

模型加固3推理时干预1检测与过滤4指令与数据隔离2权限与审批9监控与审计5

影响

越权操作4输出被操纵1

系统形态

LLM 应用1AI Agent4编程 Agent2

层

应用层4训练与数据层1

系统组件

权限与沙箱2

被测模型厂商

其他5
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 275 篇还没打标签，不在筛选结果里。
模型自身风险：Agent 危险操作防御类型：模型加固防御类型：指令与数据隔离话题：Agent 安全清除全部

另有 275 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 分析与理论arXiv 2610.04375

    论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写，并提出 IntAct 修复方案

    提出 IEC 协议与 IntAct，定位并修复工具调用执行路径的静默篡改

    arXiv
    2610.04375
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个

    摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.00850

    AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体

    arXiv
    2610.00850
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3.5-4B、Muse Spark 1.3、DeepSeek-V4.1-Flash 等 11 个
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

    深度解读完整解读
  5. 风险行为arXiv 2606.20023

    ToolPrivBench：LLM Agent 在低权限工具足够时仍倾向选择高权限工具

    构建 TOOLPRIVBENCH 评测 Agent 的过度特权选择并提出特权感知后训练

    arXiv
    2606.20023
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-8B、LLaMA-3.1-8B、MiniMax-M2.7 等 15 个
    摘要TOOLPRIVBENCH 显示过度特权选工具普遍，常规对齐迁移有限，特权感知后训练可降低 OPUR。

    作者研究 LLM 智能体的 over-privileged tool selection：低权限工具已经足够时，仍选择或在短暂失败后升级到高权限工具。

    深度解读完整解读
已经到底了