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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 26 篇

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  1. 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 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Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、GPT-5.5、GPT-5.6-Sol 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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  2. 防御arXiv:2609.38983 ·

    论文提出 Approval Laundering 分类,实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行

    编程 Agent测试Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)、Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)应用层

    摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

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  3. 防御arXiv:2608.21101 ·

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

    提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入

    编程 Agent测试Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个应用层
    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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  4. 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

    AI Agent测试gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B应用层
    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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  5. 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

    编程 Agent测试GPT 5.6 Sol、GLM 4.7 Flash、GLM-5 等 11 个训练与数据层
    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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  6. 防御arXiv:2601.10156 ·

    ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow,降低 Agent 有害工具调用

    提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用

    AI Agent测试GPT-4o、GPT-4o-mini、Qwen3-8B 等 10 个应用层
    摘要TS-Bench 标步骤级风险,TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定,TS-Flow 用反馈代替直接中止。

    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。

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