研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
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
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- kimi-k3、gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite 等 15 个
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
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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
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
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
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
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 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
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。
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。
评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护
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。
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 SkillSecurer,检测定位并修补智能体技能中的提示注入
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
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。
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 EvoRS,使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
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。
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
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。
提出 DoM 激活探针,监控并发现评测中的奖励作弊
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。
构建 TOOLPRIVBENCH 评测 Agent 的过度特权选择并提出特权感知后训练
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。
提出 SeTox 检索增强框架,检测中文新词的隐性毒性
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。
提出 Safin-1,以可路由 Safety State 在冻结主干上实现内在安全
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
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
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
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。