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
- 场景
- 具身与机器人
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
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。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、GLM 4.7 Flash、Qwen3-Coder-Next 等7个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
- 防御arXiv 2609.39820
FailBank：用运行时反馈自进化提升 VLA 模型任务成功率
提出 FAIL BANK，用运行时 CBF 反馈自进化更新 VLA 策略
- arXiv
- 2609.39820
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、π0
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
- 防御arXiv 2601.12672
VILTA：将 VLM 纳入闭环训练以提升驾驶策略鲁棒性
提出 VILTA，在闭环训练中用 VLM 编辑邻车轨迹以提升驾驶策略鲁棒性
- arXiv
- 2601.12672
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要VILTA 在闭环中编辑邻车轨迹以训练驾驶策略。
VILTA 是一个把视觉语言模型放进自动驾驶闭环训练的框架，用来应对长尾危险场景不足。
已经到底了