Speculative Safety Honeypot: Toward Proactive Defense Against Multi-turn Agent Attacks
这篇论文关注的是 LLM Agent 在多轮交互场景下所面临的安全威胁。随着 Agent 被部署到越来越复杂的工具调用与环境交互中，攻击者可以把恶意意图拆散到多个对话轮次里，逐步诱导 Agent 走向危险行为，而任何单独一轮的输入看上去都无
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← 返回所有主题MESA: Prioritizing Vulnerable Communication Channels for Securing Multi-Agent Systems
本文针对多智能体系统（MAS）中智能体间通信信道面临的未知攻击面问题，提出了一种名为MESA的标签无关框架。研究背景是MAS在自动化复杂分布式工作流中日益普及，但智能体间通信链路引入的新攻击面缺乏有效防御手段。作者观察到，不同通信链路（边）
SAIGuard: Communication-State Simulation for Proactive Defense of LLM Multi-Agent Systems
该论文针对基于大语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）面临的安全威胁，提出了一种主动防御框架 SAIGuard。在 MAS 中，智能体通过通信协作完成复杂任务，但攻击者可利用恶意消息在智能体间传播风险，导致系统级故障。现有防御方法多为被
Stochastic Analysis of Cybersecurity Defense Strategies Under Single Attack Scenario
本研究提出了一种新颖的随机框架，用于在单一攻击场景下优化主动网络安全防御的时机决策。该框架将防御过程建模为连续观察机制，其中防御时刻及随后的观察时段分别服从独立的指数分布。通过结合Laplace-Carson变换和首次超越理论，推导出能够包