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共 41 条 · 更新于 15:33
今天10月30日周五9 条
  1. 安全paper66

    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。

  2. arXiv62

    TG-CI:面向多智能体工作流的任务图上下文完整性形式化与评测集

    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。

  3. arXiv67

    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。

  4. arXiv75

    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。

  5. arXiv53

    JevAct:在执行前对LLM Agent动作做策略校验的运行时验证框架

    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。

10月28日周三
  1. ShortSpan62

    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。

10月27日周二
  1. arXiv44

    CASEL:面向后果感知的工具调用 Agent 运行时选择性执行层

    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。

10月26日周一
  1. ShortSpan78

    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。

10月23日周五
  1. arXiv76

    MCP-Injector 论文揭示工具调用 Agent 在真实 MCP 故障下的脆弱性,规模不提升容错

    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。

  2. arXiv62

    EpiSEM-Bench:评测证据缺失下 LLM 智能体安全与证据恢复的基准

    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。

  3. 安全paper60

    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。

10月22日周四
  1. arXiv47

    SYNAPSE:将工具使用经验作为独立字段评分,保护 Agent 工具池中未使用工具的检索

    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。

  2. arXiv41

    VX-One:面向实时边界分诊的类型化校准决策头,实测未知攻击诚实性、级联灰区与漂移下的校准

    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。

  3. arXiv62

    论文发现 LLM Agent 文本拒答难以迁移到工具调用

    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。

  4. arXiv31

    RegoMender:面向 Rego 策略自动修复的多智能体框架

    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%。

10月21日周三
  1. arXiv52

    论文提出无人值守 Agent 自我改进的两个可测量前提:验证器强度与可恢复性

    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。

  2. arXiv63

    BenchDoor:利用基准榜单激励实施数据投毒后门攻击

    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。

  3. arXiv60

    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。

10月19日周一
  1. 安全paper74

    AutoRedClaw:面向 claw 式 Agent 的自动化红队框架与 RedClaw-Bench 基准

    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。

10月18日周日
10月15日周四
  1. ShortSpan78

    CoRedSkill 论文:通过 AST 改写将恶意操作拆分到多个 Agent skills 以规避逐包审计

    论文提出 CoRedSkill,一种针对可复用 Agent skills 的组合式红队方法:把恶意操作拆分到多个协作 skill 中,借助抽象语法树(AST)改写任务辅助函数,同时保持接口与可见任务逻辑不变,使单个 skill 包看起来无害,而在 Agent 按序调用时拼装成完整攻击。

10月13日周二
  1. ShortSpan74

    arXiv论文:多智能体LLM系统中拓扑结构决定受保护信息流向哪些未授权接收方

    论文《When Agents Talk, Secrets Travel》研究多智能体LLM系统(MALS)中由常规协调转发导致的隐私泄露,无需攻击者介入。作者在coordinator-worker、peer-to-peer、hierarchical三种拓扑下评估485个场景,插桩7个通信通道,产生8,730次执行记录。