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共 108 条 · 更新于 15:39
10月21日周三
  1. arXiv71

    论文指出 LLM Agent 逐动作授权无法组合为全局授权

    arXiv 论文提出组合式授权失败(CAF)概念,指单个工具调用或一对调用各自通过本地护栏,却违反跨意图、目的、来源、同意与委托的全局策略。核心结论是一条不可行性结果:关系型目的违规属于 2-safety 超属性,没有单条轨迹上的归责点,因此从不误报的逐动作监控无法检出,只有跨执行监控才能发现,而作者调研的六款护栏均未实现。

  2. arXiv26

    CAESAR:用于认知攻击评估的混合现实搜救平台

    研究团队开发了 CAESAR,一个面向协作搜救训练的多用户混合现实框架,集成四类认知攻击并配套多模态数据采集管线,用于系统评估对抗条件下的认知攻击。受控用户研究深入分析了基于延迟的攻击,显示其对任务表现和用户行为产生可测量影响,并刻画了用户的主观体验。该工作已被 2026 IEEE ISMAR 接收,并将发表于 IEEE TVCG 特刊。

  3. arXiv32

    HydraPoT:面向成本感知 LLM 辅助蜜罐的可配置多智能体框架

    HydraPoT 是一个可配置多智能体蜜罐框架,将传统仿真、轻量 LLM 与云端 LLM 结合,按可配置的复杂度策略把每条攻击者命令路由到合适的智能体,并通过共享会话状态保持跨智能体切换的一致性。其运行时开销低于 5%,在异构智能体间保持上下文,保真度接近纯云端 LLM 蜜罐;在案例策略下云端处理 token 减少 72.6%,运营成本降低 3.7 倍。该成果已被 AINTEC 2026 接收。

  4. arXiv55

    ClawMMU:为有状态 LLM Agent 设计保护一致的虚拟内存

    Jinhao Hu 提出 ClawMMU,为有状态 LLM Agent 的长期记忆增加保护层,给每条记忆标注归属者、作用域、来源与权限。ClawMMU 在内容进入模型上下文、写入存储、从存储返回或驱动工具调用时检查这些标签,核心规则是信息可以提高权限,但权限不能自我提升。

  5. arXiv58

    Proof-Carrying Contracts:让 AI Agent 无法违反的约束证明框架

    论文提出 Proof-Carrying Contracts(PC2)框架,要求 AI Agent 在执行请求操作前提交可机器校验的证明,证明其在模型允许的所有情形下都保持约定约束,由名为 Airlock 的执行系统校验证明并控制操作访问。

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. XCTF 攻防世界12

    2026年“羊城杯”网络安全大赛:AI网络安全挑战赛与AI Agent解题挑战赛

    2026年“羊城杯”网络安全大赛以“智能时代,网安护航”为主题,设AI网络安全挑战赛和AI Agent解题挑战赛两种比赛形式,线上初赛于2026年10月17日10:00—14:00举行,报名官网为ycb.dasctf.com。赛事自2020年创办已连续举办六届,设本科院校组、高职高专组、党政机关及事业单位组、相关企业组四大组别,面向全国开放报名。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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
9月30日周三
  1. ShortSpan62

    综述:被投毒的 MCP 工具描述可劫持 Agent 的工具选择

    一篇关于 Model Context Protocol 生态安全的综述指出,攻击者无需接触用户提示词,仅靠精心编写的工具描述即可影响 Agent 选择和执行哪些工具,综述汇总的实验里这类工具选择劫持在最多 90.89% 的尝试中成功。