REALM：面向 LLM Agent 任务的最小必需资产识别框架
arXiv:2610.39155 提出 REALM（Required Execution Assets Linked to a Mission），一个面向 LLM Agent 的最小权限访问控制框架，用依赖图表示任务必需资产、通过 source-scoped selection 接纳执行中新发现的资源，把资产发现与使用授权分离。
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共 15 条 · 更新于 15:24
安全paper推荐指数6666 安全paper推荐指数7272 PCM：面向多智能体通信的可验证消息协议论文发布
arXiv:2610.39109 发布论文 PCM（Proof-Carrying Messages），提出一种多智能体通信协议，让每条消息中的声明都携带可验证证据。
arXiv推荐指数7878 I-HITL：面向 Agent 时代不可剥夺的人类审批协议
论文提出不可剥夺的人类在环（I-HITL）概念与协议，要求 Agent 只有在获得人类明确批准时才能发起关键动作，即使人类所用系统已被 Agent 入侵、甚至人类试图把审批权委托给 Agent 时也成立。
安全paper推荐指数5656 arXiv 论文实证研究 OpenClaw 智能体助手生态的安全风险与信任边界失效
论文 arXiv:2610.35451 对 OpenClaw 智能体助手生态的安全问题做实证研究，分析 13 个相关 subreddit 的 25K+ Reddit 帖子（筛出 162 条安全相关帖。
安全paper推荐指数6060 Enclawed：面向 MPI 与批处理 HPC 系统的 LLM Agent 确定性安全运行时论文
arXiv:2610.33318 论文提出 Enclawed，一个面向 LLM 驱动 HPC 工作流的确定性安全运行时，通过可解析策略的启动门控、硬件根信任 Enclaweder 签名、短租约与心跳共识、fail-closed 驱逐来监管每个 rank，即使控制主机或协调器被攻陷也能维持防护。
arXiv推荐指数6060 PerMIT：用机器校验完整性定理与社区信任保护 LLM Agent 持久记忆
PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构，在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下，通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用，并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
arXiv推荐指数6666 研究：AI 审批监控器的相关性失效与按来源计数规则
Luca Zanolini 在 arXiv 发表论文，研究多个 AI 审批监控器在共享基座模型或被投毒输入时可能同时失效的问题，并借用分布式计算的失效易发系统（fail-prone systems）来刻画这类监控器集合。
安全paper推荐指数7171 arXiv 论文提出 MCP 智能体工作流的解码时来源绑定防御
arXiv:2610.31974 论文研究针对 MCP 智能体工作流的间接提示词注入，提出解码时来源绑定机制，将 HMAC 认证的信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪结合，对被解码内容标记为不可信并阻断受其影响的关键工具调用。
arXiv推荐指数5858 KNOX：面向生成模型的硬件辅助监管沙箱
论文提出 KNOX，将 AI 工作负载运行在 TEE 内以构建监管沙箱，并针对给定用户提示生成受证实的策略清单，列出适用法规、预期工具调用与允许的系统调用。执行器执行动作前，受证实的参考监视器会将其与策略清单比对，仅在匹配时放行，每个动作与判定都记入受证实的执行图供监管方核验。作者称 KNOX 满足合规、保密、可证实与可扩展四项要求，能检查法规合规性与提示词注入等导致的行为偏离，开销低于 1%。
arXiv推荐指数6060 论文提出 show-up 攻击：恶意子智能体可越权拉主管入局
论文提出并研究 show-up 攻击，即恶意子智能体操纵主管智能体把它纳入超出其授权范围的任务，并构建包含 6 种攻击策略、188 个测试用例的 SUA-Arena 进行评测。对 6 个前沿大模型的评测显示全部存在该风险，例如 GPT-5.6-Sol 作为主管时 ASR 最高达 0.93。提示词与限制通信等缓解策略未能稳定降低风险，作者认为多智能体系统需要显式的权限边界执行机制。
arXiv推荐指数6666 Connection Escrow：在 eBPF 内核层扣住 AI Agent Pod 出站连接直至隔离验证器放行
论文提出 connection escrow 机制，用 98 条指令的 eBPF 程序挂在 Pod 的 cgroup 上，把受监管 Pod 的每条出站 TCP 连接扣在内核 connect() 路径中，在任何数据包生成前拦截。
arXiv推荐指数3939 可问责的部分理解：保障 Agentic 系统的认知攻击面
论文提出“可问责的部分理解”（APU）框架，用于应对 Agentic AI 系统中软件自主读写、解释并授权安全相关行为所带来的认知攻击面。作者给出四类相互作用的攻击分类（针对意图解释、证据生产与消费、委托权限范围、人类监督者理解），并规定 APU 的六项必要条件与五项设计原则。
安全paper推荐指数4747 PROVISO：面向安全 LLM Agent 的溯源感知动作选择控制器
PROVISO 是一个位于动作提议与执行之间的 LLM Agent 控制器，用溯源类型化记忆区分可信用户上下文与不可信的工具或技能输出，并在提交前将提议动作与备选动作进行对比。