防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等4个
- 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 2608.10502
依赖引导回滚修复：为记忆增强 Agent 恢复错误记忆后的答案与状态
提出依赖引导回滚修复，恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
- arXiv
- 2608.10502
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4o、Gemini-3.6-Flash、Qwen3.6-27B
- 防御arXiv 2606.24322
保护 LLM Agent 长期记忆免受投毒：不可篡改、来源绑定的权限与机器可检验保证
提出 TMA-NM，以写时来源绑定抵御 Agent 长期记忆投毒
- arXiv
- 2606.24322
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5-chat、gpt-4o-mini、claude-opus-4.1 等8个
摘要TMA-NM 用来源绑定的行动权限挡住记忆洗白。
TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源，用来挡住跨会话记忆投毒。
- 防御arXiv 2603.11619
驯服 OpenClaw：自主 LLM 智能体威胁的安全分析与缓解
提出对齐五阶段的纵深防御，缓解自主 Agent 跨阶段威胁
- arXiv
- 2603.11619
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析与分层缓解设计，案例为定性证据。
这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析，并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是：自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后，攻击不再限于单轮越狱，而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御，挡不住这种跨时间攻击。
已经到底了