Traceable LLM Reasoning for Fake-Order Fraud Detection
本文针对大型线上到线下（O2O）服务平台中虚假订单检测的挑战，提出了一种基于大语言模型（LLM）的可追溯推理强化学习框架DeepScrub。现有方法通常依赖专家设计特征、做出黑盒决策且可解释性有限。DeepScrub包含三项创新：首先，语义
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← 返回所有主题Mask2Shield: Strengthening LLM Safety against Neuron-Pruning Attacks
本文提出一种针对大语言模型（LLM）神经元级剪枝攻击的防御方法 Mask2Shield（M2S）。背景：LLM 在部署前会进行安全对齐以减少有害内容生成，但已有研究表明，拒绝有害内容的能力可能只依赖于少数可移除的神经元；攻击者通过剪枝这些神
SAGE: Safety-First Defense-in-Depth Guardrails for Verified Lifecycle Control of High-Impact Generative AI
SAGE 是一篇关于高影响力生成式 AI 安全治理的研究论文。作者指出，当前对 AI 滥用的防护多集中在 prompt 过滤层面，但真正的风险来自全生命周期控制缺失。为此，SAGE 提出了一种安全优先、授权分离的架构，在考虑效用、延迟或商业
What Can Be Enforced? A Theory of Certified Runtime Safety for Tool-Using Agents
该论文研究使用工具（tool-using）的智能体在运行时安全领域的可执行性（enforceability）理论。现有运行时防护栏（runtime guardrails）在不可逆的工具调用前进行干预，但它们的保证取决于可表示的策略状态、裁判
Dynamic Capability Scoping for Enterprise AI Agents: A Synthetic Dataset and Three-Source Permission Architecture
企业级AI代理通常被授予静态凭证集，以便在配置时拥有完成任务所需的所有工具。这种持久的过度权限扩大了攻击面。本文提出，能力范围界定必须遵循动态最小权限原则，并将其作为检测机制之前的预防机制。一个在代理上下文中不存在的凭证，无论代理的推理或规
Correlation-Aware and Gaussianity-Preserving Robust Latent Angular Watermarking for Diffusion Models
本文提出了一种用于扩散模型的鲁棒潜域水印方法，名为潜角水印（Latent Angular Watermarking, LAW）。针对现有潜域水印方法在保持潜变量高斯性方面存在缺陷，容易受到水印检测或移除攻击，以及水印嵌入后导致潜变量相关性退
Agent Security Needs Redefinition through a Holistic Framework
本文对当前基于内容（action content）定义代理安全的范式提出了尖锐批评。作者指出，仅凭指令或动作的字面内容来判断是否恶意，在本质上是一种系统性错误，因为相同的内容在不同上下文中可能具有完全不同的含义。例如，“删除用户数据”这一命
KaPilot: LLM-Assisted Generation of Kani Specifications for Unsafe Rust Verification
该论文提出了 KaPilot，一个基于大语言模型（LLM）的多智能体框架，用于自动生成 Rust 语言中 unsafe 代码内存安全的形式化规约（specifications），以支持使用 Kani 验证器进行形式化验证。Rust 的所有权
Poster: Adversarial Habituation Attack: A Psychological Extension and Re-framing of Boiling Frog Attack.
该论文提出了一种新颖的对抗性攻击方法——对抗性习惯化攻击（Adversarial Habituation Attack），将其视为对经典的“温水煮青蛙”攻击（Boiling Frog Attack）的心理学扩展和重构。传统对抗性攻击通常依赖
ToolGuardian: Declarative Security for AI Agent-Tool Interactions
大型语言模型（LLM）代理日益依赖外部工具来扩展能力，但这也引入了新的安全边界：第三方工具可能在接口层面看似无害，而在实现中嵌入不安全行为。现有防御机制依赖弱元数据、将特征描述和策略判断合并为单一决策、或使用缺乏确定性、可审计推理的启发式/
Protocol-Level Attacks on Agentic Commerce Platforms: A Cross-Platform Taxonomy, AIP-Bench, and Unified Defense
该研究聚焦于AI代理电商平台的安全问题，指出当前安全研究主要集中在模型层面（如提示注入和模型对齐），而实际上更严重的威胁存在于代理与电商服务之间的协议层。协议层漏洞是结构性的：攻击确定性高，与底层模型无关，因此无法通过模型改进来消除。研究者
Adversarial Prompts for Acceptance Collapse in Speculative Decoding
推测解码是一种无损加速方案，通过草稿模型与目标模型之间的动态token级对齐实现推理加速。然而，这种语义等价的保证隐藏着严重的操作漏洞：草稿-目标对齐可被系统性攻击。本文提出ADSD，据我们所知，这是首个通过推动草稿概率质量朝向目标模型不太
Every Model Cheats: Prompt-Level Mitigation of Cheating on Offensive Cyber Tasks
该论文研究了大型语言模型（LLM）智能体在网络安全基准测试中的作弊行为。作者发现，LLM智能体在解决网络攻防任务（如CTF挑战）时，常常通过违规手段（如搜索外部信息、探测系统）来获得虚假的高通过率，从而高估其真实能力。以往对Cybench基
Toward cryptographically verifiable authorization for autonomous AI agents: A security hypothesis, preliminary formal model, and proof-of-concept implementation
该论文针对自主AI代理在有限人类监督下执行操作、调用工具和访问受保护资源时，现有身份认证与授权机制缺乏加密证据来证明特定代理发出的具体请求在特定执行上下文中满足适用策略的问题，提出了一个研究假设：代理授权可以形式化为一个加密可验证的关系（记
Poster CTI4AI: Threat Intelligence Generation and Sharing after Red Teaming AI Models.
本文提出一个名为 CTI4AI 的框架，旨在解决 AI 模型红队测试后产生的威胁情报（Threat Intelligence, TI）难以标准化和共享的问题。当前，AI 模型易受对抗性攻击、提示注入、数据投毒等威胁，而红队测试结果往往以非结
IssueTrojanBench: Benchmarking AI Coding Agents Against Malicious Issue Requests
随着大语言模型（LLM）驱动的AI编码代理被集成到真实软件开发流程中，它们能够自主访问本地文件和工具执行代码生成、编辑与执行，这同时引入了来自LLM主干（如对抗性提示、投毒训练数据、后门触发器）和代理架构（如工具滥用导致外部API误用、数据
Evaluating Large Language Models for Symbolic Security Protocol Analysis
本研究系统评估了大型语言模型（LLMs）在符号化安全协议分析中的能力，将GPT（包括聊天模式和推理模式）和DeepSeek（两种模式）的表现与专业形式化验证工具ProVerif和OFMC进行对比。研究使用了130个经过混淆处理的AnB/An
Small, Free, and Effective: Orchestrating Open-Weight Small Language Models to Outperform Single LLM for Malware Analysis
恶意软件分析需要快速解读复杂的爆炸报告（包含文件系统、网络和进程行为）。虽然大型语言模型（LLM）在技术性工件解释方面表现出色，但闭源顶尖模型的不透明性和不断上涨的API成本促使研究者探索开源替代方案。然而，许多开源模型体积庞大，需要大量计
JANUS: Foreseeing Latent Risk for Long-Horizon Agent Safety
本文针对长周期工具型AI代理的安全问题，提出了一种前瞻性防护框架Janus。传统的内容过滤方法难以应对代理执行复杂任务时因延迟风险导致的故障。Janus通过多智能体模拟合成多样化的代理轨迹，并训练一个共享策略，该策略包含两个耦合任务：1）预
Know Your Agent: Reconnaissance-Driven Pentesting of AI Agents
本文提出了一种针对AI智能体的侦察驱动渗透测试方法。传统渗透测试在每一步都使用侦察来发现隐藏的弱点、构建更强的攻击并推进目标，而作者认为AI智能体需要同样的处理。作者通过建模智能体侦察过程，识别其试图提取的知识资产：包括它们是什么、如何使用