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10月8日 · 周四

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找到 11 篇

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  1. 防御arXiv 2610.04375

    论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写,并提出 IntAct 修复方案

    提出 IEC 协议与 IntAct,定位并修复工具调用执行路径的静默篡改

    发表
    测试
    qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个

    摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题,提出无执行归因协议与跳级修复,为智能体工程提供评测与设计准则。

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  2. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3Guard-4B、Qwen3-4B、Qwen3-4B-Instruct 等 9 个

    摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

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  3. 防御arXiv 2609.08258

    研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi-K2.6、GPT-5.5、Grok-4 等 9 个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。

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  4. 防御arXiv 2610.00850

    AuraForge:为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体

    发表
    测试
    Qwen3.5-4B、Qwen3-Coder-Next、Kimi K2 等 11 个
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym,合成监督的误拒更低,训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

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  5. 防御arXiv 2606.20023

    ToolPrivBench:LLM Agent 在低权限工具足够时仍倾向选择高权限工具

    构建 TOOLPRIVBENCH 评测 Agent 的过度特权选择并提出特权感知后训练

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3.5-397B、Kimi K2.5 等 15 个
    摘要TOOLPRIVBENCH 显示过度特权选工具普遍,常规对齐迁移有限,特权感知后训练可降低 OPUR。

    作者研究 LLM 智能体的 over-privileged tool selection:低权限工具已经足够时,仍选择或在短暂失败后升级到高权限工具。

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  6. 防御arXiv 2608.07556

    MasDrift:跨多智能体架构的授权保持基准

    用 MasDrift 评测多智能体架构的授权保持

    发表
    测试
    Qwen3.7 Plus、DeepSeek V4 Flash、GPT-5.4 Nano 等 6 个
    摘要授权保持可被测量:层级用未授权动作换完成率,重锚定比沿链携带更稳。

    MasDrift 把多智能体设计中的授权保持做成可测量性质,对象是没有攻击者的普通委托。

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  7. 防御arXiv 2609.03438

    CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架:让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行

    AI 导读作者提出 CONFLICTGUI 基准,覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景,用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。

    发表
    测试
    Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen3-VL-32B-Instruct 等 10 个
    摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从,ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。

    ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向,让 GUI 智能体在指令不可行时终止,而不是盲执行。

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  8. 防御arXiv 2609.22724

    MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen2.5-0.5B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct 等 8 个
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    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。

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已经到底了