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。
提示注入 · 论文
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- 防御arXiv 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 路径对齐归因，审计编程智能体边界动作前的分段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用智能体的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
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。
- 攻击arXiv 2608.23858
研究者对 Google AP2 v0.2 做系统安全分析，识别 48 项威胁
系统分析智能体支付协议 AP2，揭示合法签名无法阻止前置上下文操纵
- arXiv
- 2608.23858
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gpt-5.3、gpt-5.5
- 防御arXiv 2608.30041
SkillGuard：面向间接提示注入的 LLM Agent 能力限制机制
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
- arXiv
- 2608.30041
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、Llama3.3-70B
- 防御arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4o、Qwen3-8B、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 防御arXiv 2609.18674
CaMeLoT：用 CTL 时序逻辑在执行前静态验证 Agent 计划
提出 CaMeLoT，在执行前用 CTL 静态验证 Agent 计划
- arXiv
- 2609.18674
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- claude-haiku-4-5-20251001、GPT-4.1 nano、GPT-4.1 mini 等 5 个
摘要CaMeLoT 在执行前用 CTL 模型检验补上 CaMeL 缺少的整段执行规范，并用反例修复计划。
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。
- 攻击arXiv 2609.04495
研究将间接提示注入重新表述为测试时搜索问题
提出 Search Harness，把间接提示注入做成测试时搜索
- arXiv
- 2609.04495
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.8、GPT-5.5、GLM-5.2
- 攻击arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等 10 个
- 防御arXiv 2609.14987
ActGuard：面向 LLM Agent 间接提示注入的执行前动作审计框架
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
- arXiv
- 2609.14987
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4o-mini、Gemini-2.5-Flash、DeepSeek-V4-Flash 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2609.17320
Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
构建 Emergence World，评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效
- arXiv
- 2609.17320
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
- 防御arXiv 2609.24446
ActGov：用策略约束校验治理 LLM Agent 的工具动作
提出 ActGov，在工具执行前用确定性策略拦截间接提示注入
- arXiv
- 2609.24446
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.6-flash、MiniMax-M2.5、DeepSeek-v4-pro 等 5 个
- 防御arXiv 2609.31039
MetaPermit：通过 LLM 推断元属性为 AI Agent 提供可扩展可审计的访问控制
提出 MetaPermit，用元属性与固定策略挡住工具返回中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.31039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Qwen3-235B-a22-2507、Qwen3-8B
摘要MetaPermit 用固定策略评估 LLM 推断的元属性，在两个开源模型上把攻击成功压到接近零并保留更多效用。
MetaPermit 是面向工具使用 LLM 智能体的混合访问控制：LLM 描述候选调用，固定策略决定是否放行。
- 攻击arXiv 2609.33628
用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试
提出跨目标课程强化学习，生成间接提示注入以劫持智能体
- arXiv
- 2609.33628
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini、GPT-5-nano 等 14 个
摘要提出跨目标模型课程强化学习，攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
- 防御arXiv 2609.34463
CoDeL：用协同演化防御抵御 LLM 智能体的间接提示注入
提出协同演化防御 CoDeL，抵御智能体工具观测中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.34463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-5.2
- 防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 防御arXiv 2609.35932
同字节不同权限：保留 token 表示如何放大聊天模板提示注入
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
- arXiv
- 2609.35932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-32B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
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。
- 防御arXiv 2609.36121
Render Before Reading：把不可信内容渲染成图像以防御提示注入
提出 Pictionary，将不可信文本渲染为图像以防御提示注入
- arXiv
- 2609.36121
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Haiku 4.5、GPT-5.5 等 12 个
- 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，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 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
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。