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,用 CoAA-RL 训练前瞻守卫,在长程智能体有害动作执行前拦截
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Vanguard、TS-Guard、Sandwich Defense 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
另有 275 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 Janus,用 CoAA-RL 训练前瞻守卫,在长程智能体有害动作执行前拦截
提出 DART,用去噪表征转移检测并干预多轮智能体攻击
提出 BenchShield,用形式化插桩核验 Agent 评测的奖励完整性
BenchShield 是放在 LLM 智能体评测基础设施里的一层插桩,用来让奖励相关轨迹的完整性可以被检查,而不是只看最终分数或评分函数。可执行基准里,智能体的中间动作会改变结果过程后来读取的状态,日志和反馈也会影响后续 rollout。作者认为现有的任务补丁、提示词和事后检测器不能证明某次运行留在预定边界内。
提出 HazardAuditor 与 GuardPO,训练计算机使用智能体的运行时守卫
构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
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。。
提出策略条件轨迹审计器 MATE,判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略
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。
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
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。