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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 21 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.05586

    AgentDoxx:联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 评测联网搜索智能体对匿名访谈的再识别能力

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-4 Maverick、GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini 等 10 个

    摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

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  3. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    测试
    Llama-Guard-3-8B、Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

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  4. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    LlamaGuard3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 9 个

    摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

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  5. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak:借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL,借聊天机器人网页抓取外传

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

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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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-Guard-3-8B、GPT-4o、Qwen3-8B 等 10 个
    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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  7. 其他arXiv 2609.12413

    SoK 综述:智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量

    综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B
    摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线,并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。

    Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。

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  8. 攻击arXiv 2609.28900

    Codetta:面向独立部署 LLM 智能体的高容量无密钥隐蔽串谋协议

    提出 CODETTA 隐写框架,使多智能体在审计下隐蔽传载荷

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-7B 等 8 个

    摘要提出非对称免密钥隐写框架 CODETTA,实现高容量不可区分通信,指出被动审计面临失效风险。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、AdaBoost、XGBoost 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  10. 评测与基准arXiv 2609.33401

    论文评估 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性、校准与选择性自动化

    评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准

    发表
    测试
    Prompt Guard 2, 86M、Jev 1.13、Decider, approximately 2B 等 14 个
    摘要离线评测表明,安全判定的总体分数和校准不能代替分组误差和带预算的自动决策检查。

    Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠,以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。

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