用时序逻辑监控工具 Agent
提出基于 MonPoly 的时序逻辑监控,离线检出工具智能体危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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提出基于 MonPoly 的时序逻辑监控,离线检出工具智能体危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 A-VIP,将购物意图绑定到支付授权以阻断商户文本操控
提出 SpecGuard,在编码智能体执行前用 Lean 证书证明任务与测试冲突
提出 APEX,在执行边界以授权契约拦截智能体间接提示注入
完整解读提出企业级智能体检测系统 ADR,检测提示注入与恶意 MCP
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
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 OATS,用确定性解析器在运行时治理技能动作
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击
提出 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护
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 UCM,用 DOM 掩码与类型受限隔离模型隔开网页智能体与不可信内容
完整解读提出 SkillSecurer,检测定位并修补智能体技能中的提示注入
完整解读提出 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 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
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。
提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用
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。
提出 FLOWSEAL,在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露