跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 3 篇
筛选4

影响

有害内容0越权操作52数据与隐私泄露11输出被操纵28可用性与可靠性3监督失效3

攻击面/入口

用户输入158网页与界面1文档与消息2工具返回9代码仓库与依赖5Agent 间消息4图像与音视频32训练数据19权重与梯度20推理服务与硬件3

层

应用层3
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 189 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：有害内容影响：监督失效攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息清除全部

另有 189 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.00327

    Actions with Receipts：为工具智能体审计绑定声明、证据与执行

    提出 EC-Agent 联合回执，绑定工具智能体的主张、证据与执行并支持重放审计

    arXiv
    2610.00327
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要EC-Agent 把主张、片段、执行前缀和来源状态绑成可重放回执，并把完整性与语义支持分开判定。

    EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。

    深度解读完整解读
  2. 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
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
    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。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究：分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    arXiv
    2608.06422
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈，提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据，在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

    深度解读完整解读
已经到底了