防御arXiv 2610.06966
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
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol 等 4 个
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- 防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Molmo2-8B、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 防御arXiv 2610.02664
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
- arXiv
- 2610.02664
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 7 个
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
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。
- 防御arXiv 2609.33220
斯坦福与 Anthropic 研究：RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定
揭示纯结果强化学习下失败披露跨运行不稳定，并提出失败条件参考锚定
- arXiv
- 2609.33220
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-2-1B、OLMo-2-7B、Qwen2.5-1.5B 等 11 个
摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散，采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。
- 防御arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
构建明确度梯级并做守卫微调，以拦住模型会回答的有害请求
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- WildGuard、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 防御arXiv 2609.08258
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
- arXiv
- 2609.08258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.5、Grok-4 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
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。
- 防御arXiv 2608.30703
SingProbe 发布开源内在护栏框架，适配 29 个开源模型
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
- arXiv
- 2608.30703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- WildGuard、Ling-3.0-tiny-singprobe、Ling-3.0-flash-singprobe 等 14 个
摘要SingProbe 用轻量内生探针做生成时三类监测，并给出流式基准与低开销服务接入。
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。
- 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
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code/GLM-5.1、Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5 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。
- 防御arXiv 2609.37858
存储不等于策略：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
- arXiv
- 2609.37858
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo 3 7B、Llama 3 8B、Gemma 2 2B 等 4 个
摘要作者把局部化遗忘拆成初始干预选择和检查点修订，并在三个设置里分别给证据和边界。
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
- 防御arXiv 2610.01800
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
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-4-9B、Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B 等 15 个
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。
- 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
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM 4.7 Flash、GLM-5、Qwen3.5-4B 等 11 个
- 防御模型加固
- 风险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。
- 防御arXiv 2609.06934
论文提出拒答的几何解释：事后安全训练脆弱，预训练期持续安全共训更抗攻击
用权重几何解释事后安全脆弱，并提出预训练持续安全共训练
- arXiv
- 2609.06934
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-2-0425-1B、OLMo-2-1B-Instruct、Qwen-2.5-7B 等 15 个
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
- 防御arXiv 2609.12459
EvoRS：面向开放式强化学习的奖励系统在线自演化框架
提出 EvoRS，使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
- arXiv
- 2609.12459
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-5.2、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
摘要EvoRS 用 on-policy 证据演化完整奖励系统，在写作和角色扮演上同时提高质量并降低黑客与覆盖失败。
EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。
- 防御arXiv 2609.14896
MoDA：通过模式条件强化学习实现质量-多样性对齐
提出 MODA，用模式条件强化学习在质量门控下提升生成多样性
- arXiv
- 2609.14896
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-4-9B、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B 等 4 个
- 防御模型加固
摘要MODA 以编号角色和质量门控 RL 扩大输出多样性，并在三项能力平均上高于基座。
MODA是一种在线后训练 RL：用抽象编号角色把共享 LLM 变成一组竞争智能体，只对过质量门的回答给多样性奖励。
- 防御arXiv 2609.19101
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
- arXiv
- 2609.19101
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM 5.2、Kimi K3、Qwen 3.8 Max 等 7 个
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。
- 防御arXiv 2606.20023
ToolPrivBench：LLM Agent 在低权限工具足够时仍倾向选择高权限工具
构建 TOOLPRIVBENCH 评测 Agent 的过度特权选择并提出特权感知后训练
- arXiv
- 2606.20023
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、Qwen3-8B、LLaMA-3.1-8B 等 15 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要TOOLPRIVBENCH 显示过度特权选工具普遍，常规对齐迁移有限，特权感知后训练可降低 OPUR。
作者研究 LLM 智能体的 over-privileged tool selection：低权限工具已经足够时，仍选择或在短暂失败后升级到高权限工具。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GLM-4.5-Air、Perspective-API、Baidu-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 防御arXiv 2609.01487
Defense-as-Skill：为技能增强型 Agent 演化运行时护栏技能
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
- arXiv
- 2609.01487
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、GPT-5.4、Claude Haiku 4.5 等 5 个
- 防御arXiv 2609.07529
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
- arXiv
- 2609.07529
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2-Thinking、Qwen3.5-9B、MAGIC (Qwen2.5-7B) 等 9 个
- 防御arXiv 2609.11085
超越求解器判定：面向自动形式化的生成式奖励模型
提出 GenV，检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
- arXiv
- 2609.11085
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GLM-4.7-flash、GenV+HN、GenV 等 15 个
摘要GenV+HN 用离线 Z3 等价标签训练无参考 Yes/No 分数，用来标记 VPU 并分配测试时计算。
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败：编码可以与指定参考共享求解器判定，同时并不等价。