防御arXiv:2610.04504 · 10月3日
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
AI Agent测试DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi应用层
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防御arXiv:2610.05163 · 10月4日
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
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 个应用层
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。
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防御arXiv:2610.03089 · 10月2日
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
网页与电脑操作测试gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个应用层
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。
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防御arXiv:2608.06422 · 8月6日
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，将评判标准拆至独立调用以改善一致性并抵御展示攻击
LLM 应用攻击者黑盒测试Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 5 个应用层
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。
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防御arXiv:2609.22178 · 8月27日
SCOPE：训练有能力且安全的计算机使用智能体
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
网页与电脑操作测试Qwen3.5-9B、SCOPE-mid-checkpoint、SCOPE-Capability-Safety 等 14 个应用层
- 模型加固
- 提示注入
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防御arXiv:2609.14079 · 9月13日
SkillSecurer：检测并修补 AI Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
编程 Agent测试Claude Sonnet 5、Gemini 3.6 Flash、GPT-5.6 Sol 等 10 个应用层
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评测与基准arXiv:2609.19587 · 9月17日
红队测试 Auto Mode：用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器
红队评估编码智能体的阻断监视器，并提出 Auto Mode++加固
编程 Agent测试Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7 等 8 个应用层
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现，提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
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攻击arXiv:2609.22510 · 9月19日
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
AI Agent测试Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个应用层
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
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防御arXiv:2609.35932 · 9月28日
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
AI Agent测试Qwen3-8B、Qwen3-32B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个应用层
- 指令与数据隔离
- 提示注入
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。
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防御arXiv:2609.34518 · 9月28日
SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE
提出工具智能体的状态攻击 DART 与预执行防御 SAGE
AI Agent测试GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 8 个应用层
摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
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