论文复盘 OpenAI、Anthropic 与 Google Agent 安全事件并提出 PASAC 框架
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
- arXiv
- 2610.12463
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出有守卫最小步激活引导,只在关机语境把继续偏好转向接受关机
提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出 k-robust 联盟对齐,刻画误对齐评审下的安全委托授权
委托授权的安全不要求每位评审者对齐,而要求面板在效用空间覆盖委托人。
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
提出 Sentinel-RL,将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构:拓扑决策离开 LLM,改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
提出 INTENT-AS-A-TOOL,用意图工具概率跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准,并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是:有害执行往往出现在推理已经形成意图之后,但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的,也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 ClawSentry 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
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 Agent MechSuits,对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向
Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御,并配有可执行轨迹基准 MAS。
提出推理时防御 ICON,探测注意力过聚焦并转向以纠正 Agent 间接提示注入
ICON 在推理时检测 IPI 的注意力过聚焦并转向,避免以拒答中止智能体轨迹。
提出 VIGIL 先验证后提交,防御 Agent 工具流注入
VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入,并配有基准 SIREN。