防御arXiv:2610.06966 · 10月4日
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
AI Agent测试GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol 等 4 个应用层
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防御arXiv:2610.02664 · 10月2日
论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
AI Agent测试GLM-5.2、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 7 个应用层
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
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评测与基准arXiv:2609.08258 · 9月8日
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
AI Agent测试GLM-5.2、GPT-5.5、Grok-4 等 9 个应用层
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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防御arXiv:2608.21101 · 8月21日
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Claude Code/GLM-5.1、Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5 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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防御arXiv:2610.01800 · 10月2日
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
模型与 API测试GLM-4-9B、Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B 等 15 个训练与数据层
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
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防御arXiv:2610.00850 · 10月2日
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GLM 4.7 Flash、GLM-5、Qwen3.5-4B 等 11 个训练与数据层
- 模型加固
- Agent 危险操作
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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防御arXiv:2609.19101 · 9月17日
用内部表征监控与发现 LLM 评测中的奖励作弊
提出 DoM 激活探针，监控并发现评测中的奖励作弊
编程 Agent测试GLM 5.2、Kimi K3、Qwen 3.8 Max 等 7 个模型层
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机，展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
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防御arXiv:2609.07529 · 9月7日
CoER：用对抗协同演化与精炼防御自适应间接提示注入
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
AI Agent测试GLM-5.2-Thinking、Qwen3.5-9B、MAGIC (Qwen2.5-7B) 等 9 个应用层
- 模型加固
- 提示注入
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防御arXiv:2609.35932 · 9月28日
同字节不同权限：保留 token 表示如何放大聊天模板提示注入
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
AI Agent测试GLM-4.5、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 6 个应用层
- 指令与数据隔离
- 提示注入
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法，推理具有补偿作用，现有分词防御遗留工具协议漏洞。
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已经到底了