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10月12日 · 周一

全部论文

找到 81篇
筛选2

攻击类型

越狱3提示注入26投毒与后门6

攻击技术

梯度与表征优化10自动化搜索5跨模态载荷7潜伏触发5

模型自身风险

奖励作弊3Agent 危险操作13拒答失当3

防御类型

模型加固8推理时干预3检测与过滤3指令与数据隔离6权限与审批3

影响

有害内容3越权操作28数据与隐私泄露6输出被操纵11可用性与可靠性16

系统形态

模型与 API866LLM 应用137AI Agent650coding agent136science agent32web agent34网页与电脑操作19多智能体78具身与机器人47

攻击面/入口

用户输入9网页与界面22文档与消息4工具返回4图像与音视频12训练数据3

层

提示层6模型层10应用层51训练与数据层14

系统组件

RAG3护栏与评审7监控器3权限与沙箱3视觉18多模态20
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。
系统形态：web agent系统形态：具身与机器人清除全部

另有261篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 其他arXiv 2610.13479

    本地智能体 AI 框架为安全保证生成边缘案例场景

    提出本地双模型闭环，生成自主系统安全保障的边缘场景

    arXiv
    2610.13479
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、具身与机器人
    被测模型
    PPO
    摘要本地闭环生成 JSON 边缘场景。

    作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环，用来为自主系统的安全论证生成边缘场景，而不是发布一个新的公开测试集。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.12432

    FAITH：面向高维系统的可行性感知安全过滤强化学习框架

    提出 FAITH 安全过滤强化学习框架，训练高维系统在约束下优化任务回报

    arXiv
    2610.12432
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    摘要FAITH 分开安全过滤与回报优化。

    FAITH 是面向高维系统的无模型安全过滤强化学习框架：安全修正与任务回报分属不同模块。

    深度解读完整解读
  7. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

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  9. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    arXiv
    2610.09469
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

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  10. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等6个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  11. 其他arXiv 2610.08917

    CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择

    提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选

    arXiv
    2610.08917
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等5个
    摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。

    CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。

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  13. 防御arXiv 2610.08761

    VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进

    提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进

    arXiv
    2610.08761
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
    摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。

    VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

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  18. 攻击arXiv 2610.06083

    研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击

    提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报

    arXiv
    2610.06083
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    DQN、Double DQN (DDQN)
    摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。

    这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。

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  20. 其他arXiv 2610.05689

    研究者提出用可逆神经网络为 AI 控制系统寻找可证明的前向不变集

    提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集

    arXiv
    2610.05689
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Pendulum AI-controller、Cart pole AI-controller、PVTOL AI-controller
    摘要用潜空间超矩形加解析验证，为事先给定的 AI 控制器寻找 FIS。

    本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。

    深度解读完整解读
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