Agent 安全 · 论文

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。

作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。

这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。

AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。

七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。

这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。

作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。

AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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。

代表人类行动的分布式智能体，需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。

Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。

这项工作把安全对齐效应测成自主安全智能体的轨迹属性，而不是单轮拒答率。

本文研究代码智能体在执行终端任务前自主推断最小文件权限边界的能力。

Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。