VeriScene: Reconstructing Crime Scenes from Legal Evidence via World-Model Agent
VeriScene 提出将世界模型用于法医场景重建，以解决原始多模态证据直接输入世界模型时产生的证据遗漏、证词矛盾被忽略以及生成运动不符合证据记录等问题。该模型以智能体方式编排世界模型，接收法医照片和可靠性不一的证人陈述作为输入，通过“引用
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← 返回所有主题Reassembling Distributed Risk: Trajectory-Conditioned Action Generation for Multi-Turn Agent Safety
本文针对工具型大语言模型（LLM）智能体在多轮交互中的安全风险提出了一种新的防御方法。传统安全防护主要关注生成文本中的恶意内容，但工具型智能体能够执行影响外部系统的动作，安全风险范围因此扩展至动作序列。多轮分解攻击（multi-turn d
STAIR: Effective Incident Response Using an End-to-End Agentic Planning Framework
事件响应规划（Incident Response Planning）是网络攻击后恢复受损系统的关键环节。传统上依赖专家编写的剧本（playbook），但这些静态工作流难以适应不断变化的事件状态、恢复目标和执行反馈。近年来，基于大语言模型（L
FlowArk: Boosting Agentic Data-flow Analysis for Android Apps via Context-Aware Knowledge Reuse
该论文针对Android应用隐私与安全审计中数据流分析任务存在的重复分析成本问题，提出了一种基于知识复用的系统性解决方案FlowArk。在批处理模式下，多个代理实例分别处理不同的污点源到汇点的数据流分析任务，但由于代码复用导致不同数据流路径
Malaika: Understanding Malware through Tri-Grounded Agentic Reasoning
该论文提出了一种名为 Malaika 的多智能体框架，用于解决恶意软件理解中的核心挑战：如何在部分可观测性下，从稀疏、分散的代码证据中重建高级恶意行为，并与良性功能区分。作者将恶意软件理解形式化为一个基于证据的推理问题，并主张可靠的行为重建
Agents That Know Too Much: A Data-Centric Survey of Privacy in LLM Agents
大型语言模型（LLM）智能体越来越多地用于查询数据库、检索文档集合、调用外部API、记忆过往交互并代表用户执行操作。随着其应用从简单的问答扩展到处理敏感数据，隐私保护变得更加困难。智能体涉及多个数据源、运行多步工作流、跨会话保持状态，并拥有
Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents
本文针对侧信道分析领域长期存在的挑战——手动分析效率低、依赖预定义目标事件和已知信道、难以规模化——提出了一种名为SCAgent的自动化框架。该框架利用LLM（大型语言模型）驱动的智能体，通过系统探索自动识别敏感事件（如用户或系统行为），避
Stateful Agent Backdoor
该论文提出了一种针对基于大型语言模型（LLM）的智能体的有状态后门攻击方法。现有后门攻击在单个会话内执行固定行为，且攻击状态无法跨会话持久化。作者设计了一种有状态后门，通过持久化组件（如文件系统、数据库等）维护攻击状态，使得在一次触发注入后
Enhancing Linux Privilege Escalation Attack Capabilities of Local LLM Agents
本文针对本地部署的开源权重大语言模型（LLM）在自动化 Linux 权限提升攻击任务中性能不佳的问题，提出并验证了五种系统级和提示工程的干预方法，以弥补其与云模型（如 GPT-4o）之间的性能差距。研究首先分析了开源模型在自主权限提升中的失
Rethinking Detection of Prompt Injection in Agentic Systems
[MOCK] 研究: Rethinking Detection of Prompt Injection in Agentic Systems