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。
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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。
论文提出 Task-Graph Contextual Integrity(TG-CI),据作者所知是首个面向多智能体系统的任务图原生上下文完整性形式化,将工作流建模为 Multi-Agent Task Graph(MATG),把 CI 从原子信息传递扩展到有状态的图级信息流,同时考虑条目的预期传播范围与接收方不断变化的披露状态。
论文提出 InferD,一个面向 AI 推理基础设施的低交互蜜罐框架,被 AISec Workshop '26(ACM CCS 2026,海牙)接收。作者指出大语言模型服务栈、商用推理 API、向量数据库和 Agent 编排网关部署后数小时内即被通用扫描器暴露在公网,而现有蜜罐框架面向传统网络服务,无法测量该攻击面。
论文提出在多智能体场景中,用线性探针读取 Agent 激活值,在其输出生成前预测它是否即将屈服于同伴压力泄露机密。
论文研究 LLM 中的角色伪装(role spoofing)攻击,即工具输出中的恶意文本(如 Agent 访问的恶意网页)利用角色混淆冒充用户。作者分析模型追踪对话中谁说了什么的机制,发现其依赖内容(语义与写作风格)和结构(控制 token 与格式)两类线索,结合伪造结构与内容的攻击成功率很高。
CALM 提出一种冲突感知的生命周期记忆治理框架,将持久记忆保存与查询时准入解耦,把异构记录转换为基于证据的记忆单元,并依据支持、冲突与依赖信号更新有效性与生命周期状态。
论文提出JevAct,一个针对LLM Agent的运行时验证框架,在动作执行前拦截选定操作并驱动反馈式修正。它把领域策略编译为可执行状态检查和结构化问题,由仅做prefill的决策模型给出基于概率的判断,结合工具状态的确定性校验与对话上下文的概率评估,识别潜在无效动作和过早终止任务,并给出定向反馈供有限次修正;该框架独立于底层Agent模型,无需修改其参数或工具。
arXiv 论文提出 Tracekit Box,一个 MIT 许可的开源系统(v0),让每个 AI Agent 任务运行在独立的 Firecracker micro-VM 中且不配网卡,所有出口(命令、外连、密钥、模型调用、工作区补丁)都经 vsock 走宿主机上的签名器,由 Agent 无法触及的 Tracekit signer 决定放行内容并签名写入每盒一次的运行记录。
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。
论文以 A2A-TIBA 攻击为测试载体,沿用 GDA Measurement 方法与 A/B/C/D 结果分类,用语义突破率为主要指标、语义拒绝率为参照,通过二乘二因子实验和记忆实验刻画 LLM Agent 信封层的安全边界。
论文提出pre-commit noninterference(PNI)概念,指出基于审计的LLM Agent认证有效性不仅依赖审计比例,还依赖审计硬币在Agent动作提交前对其保密;PNI是对抗自适应Agent下无偏认证的必要且充分条件,最坏偏差为(1-ε)D_A。
CASEL(Consequence-Aware Selective Execution Layer)提出一种模型无关的运行时分配策略,为工具调用 Agent 的每次工具调用在直接执行、验证、沙箱、澄清、审批和弃权之间选择,综合校准失败概率、状态相关后果、可逆性、歧义与证据新鲜度。
arXiv:2610.36422 论文分析了 Tensor Trust 游戏中全部 563,349 条攻击记录,研究被 LLM 越狱提示词攻击的目标如何复用这些攻击并修正防御。
论文 arXiv:2610.34965(Mintong Kang、Stephen Rawls、Melissa Kazemi Rad、Jian Ni、Bo Li)研究基于 LLM 的自动红队。
arXiv:2610.34777 提出 Scope-Gap Injection(SGI),一种针对多阶段 LLM Agent 安全评测流水线的间接提示词注入方法。
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。
论文提出 MCP-Injector,一个协议感知的故障注入中间件,可插入 MCP 工具调用路径并注入永久、瞬时、间歇三类故障,其故障模型基于 1,774 个开源 MCP 仓库的 57,240 条 issue 与 PR 讨论校准。
论文提出面向资源的防御方法 TokenTrap,将疑似 LLM 诈骗系统引导至良性低价值计算,同时扣留凭证、支付等可利用信息。TokenTrap 由架构特定的 token 任务库、在单 Agent、分层与扁平多 Agent 工作流间选择的路由器,以及带 token、轮次、时间与安全上限的反护栏策略组成。
论文提出 AgentTriage,一个面向异构 Agent 运行时的可重放安全诊断契约,其结论必须引用规范化运行时事件,缺少必需证据时要求弃权。运行时 overlay 规范化原生观测,确定性流水线关联调用与结果生命周期、构建带类型的溯源图并绑定证据,使诊断可在不依赖语言模型判断的情况下重算复核。
论文提出 KnotScryer,通过将每个技能抽象为能力摘要并构建技能能力流图(SCFG),检测多个单独安全的技能组合后产生的安全违规链。
论文研究工具输出格式器(formatter)的措辞缺失如何误导 Agent 及其验证方:作者在 Pilsudski Institute 使用的生产 RAG 研究系统中发现,工具计算正确但输出省略了搜索限制、结果上限或标识符命名空间。
论文提出 AgentTrace,通过可观测的执行轨迹识别黑盒 LLM Agent 背后的基础模型。该框架注入结构上存在歧义的探针,在严格的工具接口处触发对分词敏感的序列化失败,再用轻量级 Markov 链对后续多步修复轨迹建模,在对抗性身份伪装下达到 96.0% 归因准确率,并能区分共享相同分词器的同家族变体(如 Llama-3 8B/70B),且对 prompt 混淆和温度缩放保持稳健。
论文提出针对 MCP 的解码时来源绑定(decode-time provenance binding)机制,通过 HMAC 认证信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪,抵御经由工具解码进入多智能体工作流的间接提示词注入。
论文研究工具调用 AI Agent 的执行期可靠性,将检查点状态、派发授权、外部效果证据与结算授权区分为四类独立义务,并通过隐藏的供应商效果账本对历史记录做一致性核对。
arXiv 论文提出 EpiSEM-Bench,一个用于评测 LLM 智能体在证据缺失情况下不安全执行、安全边界与证据恢复能力的可执行基准。该基准包含六个领域的 300 组配对的不安全/安全任务,通过系统性抑制关键事实来测量关键证据缺失时的不安全执行,并确定最小观测失败基数;配套的独立审计工具检验智能体是否会主动寻找缺失事实并在完成允许任务的同时拒绝禁止操作。
arXiv 论文提出"可争议治理"(contestable governance)模式,由专业智能体为有争议的元数据决策生成带评分和引用的论证,数据管理员可在提交前接受、拒绝、修改或补充论证,治理记录保留证据、干预与结果。
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 论文提出 SYNAPSE 方法,将工具使用经验作为独立字段评分,在 Agent 共享工具池中保护未使用工具的检索效果。在 StableToolBench 上,SYNAPSE 使未使用工具的 Hit@5 达到 0.785,高于为使用经验预留槽位的 router(0.683),且在三个工具目录、两种 embedder 下均保持领先。
VX-One 是一个 100K-10M 参数的小型多头网络,输出校准门控、含显式 unknown 选项的闭集选择与序数分数三类类型化决策原语,CPU 上 p50 约 0.7-1.7 ms。
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。
论文提出 MASAR 形式化框架,用战略威胁映射、基于 DAG 的逻辑攻击路径分解和 TTP 运营合成三层结构,弥合 STRIDE 架构威胁建模与 MITRE FiGHT 运营知识库之间的差距。
论文构建了覆盖四个领域、2,304 条提示词的基准,用文本、标准工具调用和对抗性工具调用三种配对设置测试五个模型,发现聊天中被拒答的有害请求在标准工具调用下仍有 10-52% 变成不安全的工具调用。
arXiv:2610.31937 提出 M³,一个自动化黑盒红队框架,把多轮越狱形式化为有限视界 MDP,攻击者 LLM 根据状态 LLM 生成的紧凑状态选择对话动作来探测目标模型。
Vasisht Duddu、Adam Caulfield、Xi He 在 arXiv:2610.27543 提出 KNOX,一个在 TEE 内运行生成式与 Agent 工作负载的监管沙箱,在保护模型权重的同时按经证明的策略清单约束可用法规、工具调用与系统调用。
论文提出平台可测量的两个量:验证器强度 σ 衡量可用验证器(常为 LLM judge)与可信参考验证器的一致程度,可恢复性衡量坏改动被撤销的成本。作者据此制定规则,允许 prompt、工具与技能编辑无人值守运行,权重更新仍需人工签核。
AgenTest 从系统提示、工具定义和领域知识中挖掘业务规则,细化为 Given-When-Then 规格,并逐条构造环境状态与模拟用户进行多轮测试。
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%。