跳到正文
10月12日 · 周一

Agent 安全 · 论文

找到 9篇
筛选1
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。
  1. 评测与基准arXiv 2610.11773

    研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    发表
    被测模型
    ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等17个
    摘要义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

    深度解读完整解读
  2. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.34862

    JEV 作为智能体轨迹安全评判器:与生成式 LLM 评判器的实证对比

    对比类型化评审与生成式评审对智能体轨迹的安全判定

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    JEV、GLM-5.2-Tencent、DeepSeek-V4-Flash 等5个
    摘要JEV 的四基准平均正类 F1 最高,延迟和估计费用更低,但分数据集与精确率有取舍。

    在已保存的工具使用智能体轨迹上,比较类型化评审 JEV 与四种生成式评审的回溯安全分类。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.35886

    Agentic Commerce Bench:衡量会花钱的智能体的欺诈检测能力

    构建支付欺诈基准 ACB,评测花钱智能体的欺诈检测

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gordonguard、pattern judge
    摘要ACB 把支付欺诈与智能体操纵分开测量,作者强调观察权限、误报预算和微支付复核成本。

    ACB 是一套智能体支付欺诈基准与检测参考栈,目标是衡量钱是否被不当提取,而不仅是智能体是否接受了恶意指令。

    深度解读完整解读
  5. 研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况,并提出陈旧检索防护

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等9个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2603.14707

    视觉混淆代理:利用与防御计算机使用智能体的感知失效

    提出进程外双通道对比分类,拦截计算机使用智能体的错误点击

    发表
    被测模型
    multi-modal-embed-small
    摘要感知错误可被屏幕像素对调利用。

    作者把 CUA 的感知失败写成安全漏洞visual confused deputy:智能体按看错的屏幕授权 click(x,y),真实落点与它以为的元素不一致。

    深度解读完整解读
已经到底了