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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 12 篇

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  1. 防御arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  2. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    发表
    测试
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  3. 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

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    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。

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  4. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    测试
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

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  5. 防御arXiv 2610.01349

    PACE:面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行

    提出 PACE,在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
    摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。

    PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解:当准入证据无法区分会改变行为的规格时,不在出口站点上撤销调解,而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

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  6. 防御arXiv 2609.22510

    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

    提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个
    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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  7. 防御arXiv 2609.36879

    SKILLLITE:用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计

    提出 SKILLLITE,以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B、DeepSeek-R1:8B 等 5 个
    摘要SKILLLITE 把证据抽取外置,让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决,三个基准上 F1 高于所列基线。

    SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。

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  8. 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

    发表
    测试
    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。

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已经到底了