研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
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提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
提出 SpecGuard,在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
提出分片监督,将评判标准拆至独立调用以改善一致性并抵御展示攻击
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。
用强化学习与成对比较奖励训练对齐审计模型并校准假阳性
摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。
提出 CAVA,把异构智能体运行时事件规范成可哈希动作并绑定审批与回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调,降低模型对自适应提示注入的顺从
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 EC-Agent 联合回执,绑定工具智能体的主张、证据与执行
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。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 Sentinel-RL,将拓扑推理卸载到图策略并约束遏制动作
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
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。
提出神经符号纵深架构,阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。
提出 MiniRep,按当前质量、风险与历史声誉聚合多智能体辩论
MiniRep 是面向恶意智能体的 MAD 声誉聚合,只作用在 Decide 阶段。
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 RSI-Master 以约束自主后训练动作并抑制奖励作弊