防御arXiv 2610.13267
遗忘并非总是坏事：面向被投毒 LLM Agent 的神经启发式记忆修复机制
提出 DREAM，选择性削弱 Agent 投毒记忆并保留良性记忆
- arXiv
- 2610.13267
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、Claude-Haiku-4.5
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等5个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等4个
- 防御arXiv 2609.17648
多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离
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
- arXiv
- 2609.17648
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gemma4:31b-cloud
摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行，持密钥时承重的是策略预言机。
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。
- 防御arXiv 2609.04875
无需重启的遗忘：有状态 LLM Agent 的执行状态遗忘
提出执行状态遗忘，用溯源选择性重放净化有状态 Agent
- arXiv
- 2609.04875
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
摘要选择性重放拼接干净前缀与净化后缀，主表指标与全量重置相同。
这篇工作把长时智能体的遗忘定义成运行时反事实等价，而不是删除一条明文记忆。
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 防御arXiv 2608.10502
依赖引导回滚修复：为记忆增强 Agent 恢复错误记忆后的答案与状态
提出依赖引导回滚修复，恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
- arXiv
- 2608.10502
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4o、Gemini-3.6-Flash、Qwen3.6-27B
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2606.24322
保护 LLM Agent 长期记忆免受投毒：不可篡改、来源绑定的权限与机器可检验保证
提出 TMA-NM，以写时来源绑定抵御 Agent 长期记忆投毒
- arXiv
- 2606.24322
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5-chat、gpt-4o-mini、claude-opus-4.1 等8个
摘要TMA-NM 用来源绑定的行动权限挡住记忆洗白。
TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源，用来挡住跨会话记忆投毒。
- 防御arXiv 2603.11619
驯服 OpenClaw：自主 LLM 智能体威胁的安全分析与缓解
提出对齐五阶段的纵深防御，缓解自主 Agent 跨阶段威胁
- arXiv
- 2603.11619
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析与分层缓解设计，案例为定性证据。
这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析，并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是：自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后，攻击不再限于单轮越狱，而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御，挡不住这种跨时间攻击。
已经到底了