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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 36 篇
  1. 防御arXiv 2610.02569

    Pincer:用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    提出 Pincer,用数字分身学习用户偏好并对 Agent 做资源层最小权限授权

    发表
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
    摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。

    Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御:用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限,并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳,以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作,并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

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  2. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    发表
    被测模型
    gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个

    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。

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  3. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,从冻结内部表征检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-4B、Llama-3.1-8B、Qwen3-4B-Instruct 等 4 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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  4. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench:面向协作智能体行为安全的自演化基准

    提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

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  5. 防御arXiv 2607.13716

    CAVA:面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明

    提出 CAVA,将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要CAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。

    CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。

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  6. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel:面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel,强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计,安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。

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  7. 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 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    被测模型
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 6 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。

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  8. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
    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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