用蜜罐防御 AI Agent 内部威胁
针对组织内部 AI Agent 因失误、被攻陷或目标错位构成的内部威胁,研究者提出将蜜罐作为 AI 控制手段,在生产环境中布设诱饵有害操作机会以检测不当行为、锁定恶意 Agent 并威慑攻击。
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针对组织内部 AI Agent 因失误、被攻陷或目标错位构成的内部威胁,研究者提出将蜜罐作为 AI 控制手段,在生产环境中布设诱饵有害操作机会以检测不当行为、锁定恶意 Agent 并威慑攻击。
针对联邦学习安全聚合在用户掉线时无法按实际掉线情况调整通信的问题,研究者提出在 T-colluding 安全约束下的自适应安全聚合框架,用单一方案适配所有可行掉线场景。
针对 Abate 等人的形式化验证编译器证明技术在低层失效的问题,研究提出 blame-aware 重组(blame-aware recomposition)扩展,使隔间可完全观察彼此代码时仍能完成证明。该方法引入 overlay 语义将这类观察刻画为未定义行为,并应用于基于可编程标签引用监视器的隔间隔离机制。
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。
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。
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。
论文 PAGE404: Breaking GPU Isolation Through Hardware-assisted Page Migration(作者 Ravan Nazaraliyev。
一篇 arXiv 论文提出面向 SIEM/XDR 的受限动作架构:SOC 分析 LLM 被限制在封闭意图词表内,命令由管理器按 OS 模板展开并逐参数校验,外层再套 NeMo-Guardrails 代理。
研究者提出 KEX-bench,用 40 个真实 Linux 与 Windows CVE 构造 45 个任务,检验编码智能体能否把内核漏洞转成可验证的利用原语。
论文《The Illusion of Local Privacy》对本地 LLM 服务栈的完整性、生命周期、持久化与隔离四个边界做实测,结论是本地运行不等于提示词保密。