防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 防御arXiv 2609.33371
论文提出保险库中介执行边界，评估 LLM Agent 的 API 凭据处理风险
提出并评测保险库中介执行边界，隔离 Agent 的 API 凭据
- arXiv
- 2609.33371
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Corvic Security Vault
摘要作者称，凭据分离可减少披露路径，但权限、操作授权和配置验证仍需独立控制。
这是一项智能体 API 凭据威胁分析及 Vault 执行边界的功能评测。作者关心的不是模型能否承诺保密，而是认证材料是否会进入模型、日志、记忆和执行代码。
- 防御arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FLOWSEAL，用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V3.2、GPT-4.1-mini、Gemini-Flash-2.5
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 防御arXiv 2609.10992
拆解 LLM 交互中的隐私-效用权衡：Veilmind-4B 意图驱动本地保护框架
提出意图驱动本地框架 Veilmind，净化发往远程模型的提示词
- arXiv
- 2609.10992
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Veilmind-4B
- 防御指令与数据隔离
摘要本地模型按意图净化提示词，在 Uprise 上给出两个隐私-效用工作点。
本地侧的意图驱动净化，用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Sonnet 4.6、GLM-5、Kimi-K2.5 等11个
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等4个
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
- 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 2312.06632
用智能体控制化学科学中的 AI 风险：SciGuard 护栏与 SciMT 基准
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准，控制化学科学 AI 误用
- arXiv
- 2312.06632
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- SciGuard (GPT-4)、SciGuard (Gemini)、SciGuard (Mixtral) 等5个
摘要SciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体，而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识，同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介，把原则和指南放进短期记忆，把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆，再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具，或用 RAG 补法规片段，最后回答、追问或拒绝。
已经到底了