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共 52 条 · 更新于 15:35
10月21日周三
  1. 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. arXiv18

    面向低层隔离安全编译证明的 blame-aware 重组方法

    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。

  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16日周五
10月8日周四
  1. ShortSpan66

    研究:封闭意图词表而非护栏才是阻止被劫持 SOC Agent 的关键

    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。

9月23日周三
9月17日周四