评测与基准arXiv 2610.05840
研究:任务范围授权可将工具调用有害执行降至零
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
- arXiv
- 2610.05840
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.2 3B Instruct Q4 K M、Qwen3 4B Instruct、Gemma 3 4B 等8个
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
提出 ToolFence,以能力蓝图和确定性授权拦截 Agent 未授权工具调用
提出多源完整性认证器,在结构化 Agent 动作执行前按控制域决定准入或弃权
这是一项结构化动作执行前的完整性防御研究,对象是从可腐化文档和工具输出拼装的支付等特权动作。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 释放自传断言
提出 LAAF,分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
作者称 LAAF 是专为智能体 LLM 中 LPCI 构建的自动化红队框架。要处理的是:编码、延迟、条件触发的载荷可留在记忆或 RAG 中跨会话重入,而 Garak、PyRIT 不按六阶段用上一轮突破结果播种下一阶段。
提出 LPCI,把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类,而不是单次输入上的提示改写。