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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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。
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: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。
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 论文《Prefix Executability: Evaluating Tool-Using Agents Beyond Final Success》(已被 NeurIPS 2026 接收)提出前缀可执行性(prefix executability)轨迹级评测协议。
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。
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。
OWASP Gen AI Security Project 发布 FinBot Agentic AI Capture The Flag,基于一个模拟金融服务应用构建,覆盖 Agentic 系统特有的漏洞。原文指出其场景设定是关键:这些失效模式出现在 Agent 持有工具并操作并非由其产生的数据时。
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。
论文提出 CrossProfile 诊断基准,包含 60 个模板与自动校验答案键(共 480 个任务),用于评估 LLM 群体讨论压缩为记忆后对最终决策的影响。
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。
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。
SEMA-Auto 是一个多轮越狱攻击 agent,能读取目标模型回复、动态调整下一轮 prompt,并自行判断攻击是否成功,以兼顾预设攻击的低成本与交互式攻击的反馈感知能力。
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。
SecLog-Bench 是一个面向 LLM 网络安全日志推理的可扩展基准,覆盖 29 个攻击场景,支持重复执行与新场景接入,可规模化生成带攻击阶段标签的安全日志。
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: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。
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。
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。
RegoMender 是反馈引导的多智能体框架,通过共享黑板与原子工具包动态执行打补丁、重写或回滚,用于修复 Rego 策略。团队同时发布首个自动化 Rego 策略基准 RegoBench,含 1,159 个真实缺陷;RegoMender 在 RegoBench 上语法与基于测试的语义成功率分别为 82.9% 和 77.9%,超出最强基线 13.4%。
论文在基于 GSM8K 的工具调用场景中审计三个轨迹级检测器,覆盖六个生产模型、每个模型 30 道题,发现最终正确性、可见复验与故障传播的自动标签存在系统性分歧。
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。
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。
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。
研究者提出 BenchDoor 系列数据投毒攻击,利用基准榜单对模型开发的导向作用,在保持良性性能的同时要求带来榜单提升,从而诱导采用被植入后门的数据。攻击者可篡改基准的训练或测试数据构造对抗性基准,也可在基准不变的情况下提供独立训练数据集,论文形式化出五种攻击场景。
作者提出 AuthorizationBench,一个基于真实案例构建的 LLM Agent 授权对齐基准,包含 286 个可执行任务,覆盖情境触发、是否存在直接有害后果以及十个应用领域。
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。
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架,可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境,并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。
Stavros Damianakis 与 Konstantinos Psounis 发布 SoK 论文 PIAtlas,按注入指令如何构造以颠覆模型这一机制,将提示词注入攻击划分为六个根类别,并向下展开为技术与子技术层级。