SEAL：用密封查询对工具输出做本地净化以防御间接提示词注入
arXiv:2610.39758 提出 SEAL，一种针对本地 LLM Agent 间接提示词注入的防御方法，通过离线学习的 soft prompt 与评分读出头，在冻结的任务模型上对不可信工具输出做 token 级净化。
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共 24 条 · 更新于 15:38
安全paper推荐指数6262 安全paper推荐指数6666 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。
arXiv推荐指数6767 SEAL：用密封查询对工具输出做本地净化以防御间接提示词注入
arXiv 论文提出 SEAL，通过离线学习软提示与打分读出头，用冻结的任务模型对不可信工具输出做本地净化，防御间接提示词注入。其打分查询仅由可信初始上下文与学习到的软提示构成，与被检查的工具文本无关，并引入保留正则化以在局部删除时保留有用证据，无需防御生成 token 或独立验证模型。
arXiv推荐指数6262 arXiv 论文：模拟环境强化学习训练提升大模型精神科问诊表现与对话安全
论文提出在模拟环境中用多轮强化学习（RL）训练大语言模型完成结构化精神科问诊，涵盖病史采集、鉴别诊断与初步管理规划。
arXiv推荐指数7575 Era by Eon 企业智能体对齐基准：19 个模型 2,337 次运行中 40% 含违规
arXiv 论文提出面向企业智能体的对齐基准，基于 Era by Eon 的企业数字孪生模拟器（含 Salesforce、Zendesk、Jira、Slack 等 10 个系统）测试智能体是否会执行有害业务请求或轻信公司记录中的误导信息。
arXiv推荐指数5858 AI搜索中的manifest辅助检索：证据缺口与安全评测研究
arXiv论文提出AI搜索中manifest辅助检索的安全评测框架，指出既有审计未能分离消费/llms.txt对安全与效用的增量影响。研究覆盖39个来源的非系统性审计，15工具研究在单一端点45次试验中未观察到自动请求，日志研究发现2026年5月检测到文件的域名中97%无记录请求。
arXiv推荐指数6767 arXiv论文研究编码智能体记忆文件的安全影响
论文研究了编码智能体自动加载的项目记忆文件作为攻击面的风险：攻击者可通过pull request修改记忆文件，在不接触开发者prompt的情况下引导智能体生成通过测试但存在漏洞的代码。
arXiv推荐指数7878 CARI：编码智能体工作流中的跨边界对抗性运行时注入研究
arXiv 论文提出 Cross-Boundary Adversarial Runtime Injection（CARI）攻击设置：在多方协作的编码智能体工作流中，恶意或被攻陷的对等开发组件（如后端服务、测试框架、CI 任务）可在其运行时反馈中暗藏指令，诱导受害方智能体执行越权操作。
ShortSpan推荐指数6262 Thinking-in-Bets：让智能体在读用户反馈前先写下主张，可几乎消除补丁审查中的错误反转
论文《Thinking-in-Bets at Test Time Reduces Sycophantic Revisions in LLM Agents》（作者 Nghi D. Q. Bui）提出一种免训练方法：让智能体在读用户回复前先写一份私有 Claim Checklist，逐条记录主张、支撑证据与置信度，收到质疑时据此决定保留、复核、澄清或修复。
ShortSpan推荐指数7878 NTBench 论文揭示近目标提示词注入使 Meta-SecAlign-70B 攻击成功率从 3.2% 升至 36.7%
论文《On Task, Off Track: Benchmarking LLM and Agent Robustness to Near-Target Prompt Injection》提出近目标提示词注入（near-target prompt injection）与评测集 NTBench：注入指令不再要求模型放弃用户任务，而是让模型完成任务但把其中一处做错或做有害。
安全paper推荐指数6666 SentryBench：面向公共安全部署的工具调用 LLM Agent 对抗鲁棒性成本敏感基准
arXiv 论文提出 SentryBench，一个面向公共安全场景中工具调用 LLM Agent 的成本敏感基准与成本模型，场景基于真实报警通话记录、灾害消息和真实注入/越狱 payload。
安全paper推荐指数6868 arXiv 论文分析 BARBICAN 分层提示词注入网关的组件归因失效
arXiv:2610.33198 论文分析 BARBICAN，一个面向 LLM 工具调用中介的 fail-closed 分层提示词注入网关，发现其仲裁阶段因 tokenizer 配置错误长期接收乱码文本。
arXiv推荐指数5757 AgentPolicyForge 提出用可执行环境构建策略基准与自适应护栏
AgentPolicyForge 框架用可执行环境构造策略基准并迭代训练策略护栏，并据此构建了覆盖十个策略族的 PolicyGym 数据集，含 698 个训练场景与 254 个独立留出场景供人工评审测试。
安全paper推荐指数6969 Omni-UBench：首个全模态 LLM 护栏评测基准发布
Omni-UBench 是首个面向全模态大语言模型（OLLM）护栏的综合评测框架，从安全、实用性和可靠性三个维度评估护栏模型，收录来自 35+ 异构来源的 183k+ 样本，覆盖文本、图像、音频、视频及其跨模态组合，并按统一风险分类体系标注。
ShortSpan推荐指数7676 MMA-SafetyBench 评测揭示多模态智能体易被伪造界面元素劫持
研究提出 Visual Semantic Hijacking 攻击并构建 MMA-SafetyBench，包含 1,083 条对抗轨迹，覆盖 Web 自动化、桌面 GUI 控制、移动导航、文档理解与视频处理五个领域，对九个视觉语言模型评测。
安全paper推荐指数5555 nokast-secureRAG：用约 0.5B 小模型在 RAG 流水线中检测上下文感知提示词注入
Abhishek Rai 提出 nokast-secureRAG，一个约 0.5B 参数的小语言模型，作为检索与生成之间的语义防火墙，联合评估用户查询与检索上下文，将二者判为安全、可疑或恶意。
安全paper推荐指数5656 MPIDetector：基于 LLM 推理的多模态提示词注入检测框架
MPIDetector 是一个 LLM-as-a-judge 风格的多模态提示词注入检测框架，通过 few-shot In-Context Learning 与结构化 prompt 模板让模型审查输入的语义意图，而非依赖签名或困惑度匹配。
安全paper推荐指数6464 Fake News, Real Crashes：LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准
Mengxiao Wang 与 Nitesh Saxena 发布 arXiv:2610.26438，提出针对 LLM 交易 Agent 的“信息注入”攻击基准，覆盖 5 种注入向量、7 类事件、15 只美股上约 10,000 次决策。
arXiv推荐指数7171 论文：伪造新闻对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击
Mengxiao Wang 提出针对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准，在 15 只美股上评估约 10,000 次决策，覆盖 5 种注入向量和 7 类事件。
arXiv推荐指数5959 安全技能如何引导编码 Agent 检测 Linux 内核漏洞
研究对 37 个安全技能在 Claude Code 与四种底层 LLM 上做了大规模实证，覆盖 10 类共 100 个真实 Linux 内核漏洞、合计 14800 次运行。
ShortSpan推荐指数7474 研究论文揭示 schema 合法判定可被用于劫持应用决策
论文《Nudge the Judge: Uncovering Program Decision Hijacking in Real-World Jev Applications》提出 Jev 程序决策劫持（JPDH）风险：攻击者构造的输入可让 Jev 判定模型返回格式完全合法但错误的判定，从而翻转应用代码执行的决策。
ShortSpan推荐指数6666 研究：封闭意图词表而非护栏才是阻止被劫持 SOC Agent 的关键
一篇 arXiv 论文提出面向 SIEM/XDR 的受限动作架构：SOC 分析 LLM 被限制在封闭意图词表内，命令由管理器按 OS 模板展开并逐参数校验，外层再套 NeMo-Guardrails 代理。
ShortSpan推荐指数7171 研究显示零样本零成本本地模型可破解 Google reCAPTCHA
一项新研究显示，无需训练、无需付费 API 的本地开源模型可以破解 Google reCAPTCHA 视觉挑战，在 500 次真实会话中达到 92.6% 的会话成功率。