跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 5篇
筛选3
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 261篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有261篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.08668

    SBW:面向 LLM 智能体的语义行为水印方法

    提出 SBW,为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等5个
    摘要SBW 在语义簇上做溯源水印,改写检测高于精确符号,链式重放仍开放。

    SBW 是免训练的智能体行为水印,把所有者标识放在离散动作选择上,而不是输出 token。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.00327

    Actions with Receipts:为工具智能体审计绑定声明、证据与执行

    提出 EC-Agent 联合回执,绑定工具智能体的主张、证据与执行并支持重放审计

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要EC-Agent 把主张、片段、执行前缀和来源状态绑成可重放回执,并把完整性与语义支持分开判定。

    EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执:它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀,以及该次执行看到的来源版本和访问状态。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.31282

    基于区块链的 Agentic AI 框架:面向安全软件供应链的资源优化与能耗感知

    提出 AttestChain,将供应链安全智能体报告签名上链并据此控制发布

    发表
    被测模型
    GPT-class LLM
    摘要AttestChain 将智能体报告与链上发布门控结合,现有证据来自受控合成构建的总体结果。

    AttestChain 是一个把 LLM 安全检查、智能体身份验证和许可链发布策略连接起来的软件供应链防御框架。。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2605.11036

    SeqWM:面向 LLM 智能体的序列行为水印框架

    提出 SeqWM,把水印写入智能体动作转移并用随机密钥检测

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    LLaMA-3.2 3B Instruct、Gemma 4 E4B-it、Qwen3-4B Instruct
    摘要SeqWM 以条件转移嵌行为水印。

    SeqWM 是给 LLM 智能体动作序列加水印的框架,用来在只看到动作时判断轨迹是否来自持有密钥的带水印源。

    深度解读完整解读
已经到底了