Understanding Implicit Trust Errors in Core Carrier Networks through Multi-Agent Flaw Discovery and Analysis
该论文聚焦于蜂窝核心网络（Core Network, CN）中的隐式信任错误（Implicit Trust Errors, iTrue）漏洞。传统上，核心网络内部接口依赖于物理隔离来保证安全，但随着云原生部署的推广，这种信任假设被打破，攻击
#multi-agent
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← 返回所有主题A Knowledge-Based Multi-Agent Framework for Security Control Recommendation
本文提出了一种基于知识的智能体框架，用于安全控制推荐，旨在帮助缺乏网络安全专业知识的IT团队完成本地环境的加固工作。该框架被设计为一个安全决策支持系统（DSS），能够根据用户对安全维度的最低要求，推荐合适的安全控制子族。研究首先从信息安全领
Multi-Agent Firewall Architecture for Privacy Protection of Sensitive Data in Interactions with Language Models
本文提出了一种面向大型语言模型（LLM）交互的开源、面向用户的防火墙架构，旨在保护敏感数据的隐私。研究背景是LLM在成为高效生产力工具的同时，其集成到工作流中可能带来数据泄露等重大风险。核心问题是：如何在不影响可用性的前提下，对基于Web和
Operational Reframing and Approval-Framed Delegation in Multi-Agent LLM Safety
该论文针对多智能体LLM系统安全评估中存在的混淆问题，提出了一种五条件对照实验设计，以解构聚合管道效应背后的三种机制：有害意图被重构为合理操作、规划器拒绝或转换请求、以及执行者在暗示已获批准的委托提示下行动。研究基于30个合成有害场景和四个
Agentic SABRE: An Uncertainty-Aware Neuro-Symbolic Multi-Agent Framework for Adaptive Ransomware Detection
本文提出了一种名为Agentic SABRE（Semantic-Behavioural Arbitration for Ransomware Evaluation）的不确定性感知、神经符号多智能体框架，用于自适应勒索软件检测。核心问题在于传
Swarm-Driven Multi-Agent Reasoning for Smart City Security
该论文聚焦于智慧城市安全中的推理挑战。智慧城市作为异构设备互联的网络物理生态系统，面临协同攻击威胁，这类攻击通常表现为弱且分布式的指标（如低速率扫描、异常凭据使用、协议误用或延迟横向移动），每个信号单独低于局部告警阈值，因此安全检测不仅是异
VeriChat: An Agentic Conversational AI Assistant for Hardware Security Verification
硬件安全验证是一个多阶段流程，工程师需要处理复杂的设计分析、威胁考量与验证策略，但现有验证环境缺乏结构化的安全指导支持。虽然对话式AI可以提供按需帮助，但直接使用通用型聊天机器人（如ChatGPT、Gemini）存在风险，因为它们容易产生幻
AdvancedShelLM: A Stateful Multi-Agent LLM Honeypot for SSH Deception
该论文提出了一种新型的基于大语言模型（LLM）的SSH蜜罐设计，名为AdvancedShelLM。针对现有LLM蜜罐（如shelLM）容易被有经验的攻击者识别的问题，作者采用了多智能体、多LLM架构：一个管理智能体（Manager）和一个工
Probabilistic Agents in Deterministic Audits: Evaluating Multi-Agent Systems for Automated Audits Based on the German IT-Grundschutz
本文针对NIS-2指令下中小企业面临的风险管理合规压力，聚焦德国联邦信息安全办公室（BSI）制定的IT-Grundschutz（IT-GS）认证自动化问题。IT-GS认证依赖大量人工文档、验证与修订，成本高且难以规模化。作者在前期概念框架基
Heterogeneous LLM Debate Under Adversarial Peers: Honest Gains, Replacement Costs, and Resilience
该论文研究了异构大语言模型（LLM）在多智能体辩论中面对恶意的对手时的表现。核心问题是：异构的同伴在传递纠正信息的同时也可能传递对抗性影响，哪一方占主导？作者通过跟踪诚实代理（defender）的修订行为来测量：他们改变答案的频率，以及改变
Agentra: A Supervisable Multi-Agent Framework for Enterprise Intrusion Response
企业入侵响应仍依赖于静态剧本和安全分析师的手动操作，导致从告警生成到威胁遏制之间存在严重延迟。为此，本文提出Agentra——一个可监督的多智能体入侵响应系统框架。Agentra以MITRE ATT&CK、MITRE D3FEND和NIST
Odds Law: The Decomposition Algebra On How Intelligence Organizes Itself to Solve Difficult Problems Reliably
本文提出一个结构化问题：给定不可靠的基本问题求解器，如何组织它们才能可靠地解决困难问题，以及其中的极限是什么。作者发展了一种“分解代数”：基本求解器被视为随机范畴中的态射，四种组合子（顺序组合、并行集成、验证门控和递归约简）生成复合求解器的
Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows
本文研究基于大语言模型的多智能体系统（MAS）在面临敌对攻击时的鲁棒性问题，特别关注模型规模与系统级安全之间的关系。作者在HumanEval基准上，使用两个开源模型家族（不同参数量）进行实验，评估线性多智能体工作流的安全性。实验发现一种“服
Chimera: Harnessing Multi-Agent LLMs for Automatic Insider Threat Simulation.
内部威胁是企业安全领域持续存在的重大风险，但由于恶意行为常隐藏于细微的用户活动中，在复杂企业环境下难以检测。现有基于机器学习的内部威胁检测（ITD）技术受限于高质量、真实训练数据的缺乏——公共数据集规模小，合成数据集缺乏泛化性、丰富语义和真
Semantic Multi-Agent Intrusion Detection for IoT:Zero-Day and Adversarial Threats with Risk-Aware Reasoning
随着物联网设备数量的激增，网络攻击面显著扩大，包括零日攻击和对抗性入侵在内的复杂威胁日益严重。传统的入侵检测系统（IDS）难以泛化至未知攻击，计算资源需求高且缺乏可解释性，尤其在资源受限、异构的物联网网络中。本文提出一种基于语义的多智能体入
Game-Theoretic Multi-Agent Control for Robust Contextual Reasoning in LLMs
本文针对大型语言模型在多轮交互中长期上下文推理的安全性问题展开研究。在多轮对话中，LLM需要维护一个动态演变的上下文，而不仅仅是生成孤立回复，这使得模型容易受到提示注入和上下文投毒攻击——攻击者通过注入局部的看似合理的对抗性片段，逐步扭曲模
Collective Hallucination in Multi-Agent LLMs:Modeling and Defense
该论文研究了多智能体大语言模型（LLM）系统中的集体幻觉问题，将幻觉建模为一种系统级、随时间演化的过程，发生在一个由相互交互的LLM代理构成的网络中。节点代表代理，边代表信息交换。所提出的形式化方法描述了幻觉声明如何通过通信拓扑传播，在对抗
Hallucination Cascade: Analyzing Error Propagation in Multi-Agent LLM Systems
大型语言模型(LLM)生成的文本流畅但容易产生幻觉，即输出无根据、不一致或事实错误的内容。以往研究多将幻觉视为孤立输出的静态属性，但多智能体LLM系统中，响应在智能体间交换、经过序列化阶段修订并作为后续推理的上下文，使幻觉成为受交互历史、级
TIBlender: Early-Warning Threat Intelligence from Cross-Platform Social Media Evidence
本文提出 TIBlender，一个基于多智能体 LLM 的跨平台社交媒体威胁情报早期预警系统。当前网络安全威胁信号分散于多个社交媒体平台（如 X、Reddit、Telegram 和 Discord），尚未有方法能完全自动化地将这些碎片化信息
FORGE: Multi-Agent Graduated Exploitation and Detection Engineering
该论文提出一个名为FORGE的多智能体系统，旨在打通漏洞披露、利用优先级排序和检测规则工程三个通常孤立的研究领域。当前自动化利用生成系统仅报告二元通过/失败结果，丢弃部分进展，且不产生对其他两个领域有用的信号。FORGE通过“渐进式利用深度