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共 99 条 · 更新于 15:39
10月21日周三
10月20日周二
  1. 安全paper49

    论文提出用蜜罐检测 AI Agent 内部威胁

    arXiv 论文 2610.26664 提出将蜜罐作为 AI 控制方法,在生产环境中布置有害行为的诱饵机会,用于检测、归因和威慑犯错、被攻陷或目标不对齐的内部 AI Agent。作者认为蜜罐可在思维链可监控性下降时仍识别恶意 Agent,并向安全团队发出告警,还能低成本扩展到大量 Agent 实例。论文同时讨论了蜜罐的局限,并提出测试其鲁棒性、与其他监控方法比较检测效果等研究问题。

  2. arXiv34

    NIOCIS:面向工具调用 Agent 的节点条件选项空间类型化决策下一跳路由

    NIOCIS 是一个面向工具调用 Agent 的路由层,将执行日志折叠为循环折叠动作图,由小模型单次读取校准分布、不输出文本,直接决定下一跳选项或停止。在 1,615 条生产安全运营 episode 上,类型化编码器在 3,875 个留出决策中与日志下一跳一致率 32.2%(限定声明选项内 34.9%),编码耗时 10 ms,而每次 LLM 跳转需 2.2 s。

  3. arXiv66

    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。

  4. arXiv39

    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。

10月19日周一
  1. 安全paper71

    论文提出说话人激活后门 SAB:以目标人声为触发器,Whisper 与 Parakeet 后门成功率最高 97.0%

    论文提出 Speaker-Activated Backdoor(SAB)设定,攻击者在微调阶段植入后门,以目标说话人的自然语音作为触发器,无需接触推理时音频。两阶段微调方法仅用两分钟目标说话人真实音频,就在 Whisper-medium 和 Parakeet 上分别取得 90.2% 和 97.0% 的后门成功率,误报率为 1.7% 和 0%。

  2. 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。

  3. 安全paper47

    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。

10月18日周日
10月16日周五
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。

  2. ShortSpan76

    TRACER 论文揭示间接提示词注入成功率随呈现信道变化

    论文 TRACER: Trace-Regularized Training Against Indirect Prompt Injection(作者 Kshitij Mishra、Salem Lahlou、Nils Lukas)发现,同一段间接提示词注入载荷作为聊天后续消息时成功率 18%,放入检索内容中则达 53%。

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。

10月12日周一
  1. ShortSpan78

    ToFu 模糊测试揭示 MCP 工具普遍不校验自身描述承诺的输入规则

    研究团队提出工具感知的模糊测试框架 ToFu,针对 LLM-编排层-工具信任边界,在 273 个 MCP 服务器、3405 个工具上发现 343 个工具存在经人工确认的漏洞,涵盖路径遍历、日志注入、SSRF、OS 命令注入等 CWE 类别。

10月10日周六