APEX:在 LLM Agent 执行边界主动防御间接提示注入
提出 APEX,在执行边界以授权契约拦截智能体间接提示注入
- arXiv
- 2610.06966
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- 层
- 应用层
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- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、GPT-5.6-sol 等 4 个
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提出 APEX,在执行边界以授权契约拦截智能体间接提示注入
提出校准重合成认证,仅当已知生成器都不能保真重构时签发真实图像证书
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
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
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。
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击
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。
提出 RECAST 框架,本地改写图表与语音以保护远程数值推理隐私
提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入
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。
提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 SkillSecurer,检测定位并修补智能体技能中的提示注入
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 PACE,在工具调用前对 Agent 做路径隔离与效果授权
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。
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案,用来同时判断一条视频是否来自受保护模型,以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。
提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击
StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
提出可安装护栏技能 SkillSonar,在运行时分流技能增强 Agent 的敏感动作