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作者：Xue Tan, Changhui Wang, Sanrui Yang, Hao Luan, Zhuyang Yu, Jin Wei, Ping Chen, Xiaoyan Sun†, Jun Dai 原文链接：https://arxiv.org/html/2609.14723v1 摘要 现代大语言模型（LLM）智能体越来越多地通过聚合外部数据分段来构造提示词（prompt），这些分段包括检...

作者：Fares Trad, Simin Chen, Hung Viet Pham, Gias Uddin, Baishakhi Ray 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2609.15963v1 摘要 基于大语言模型（LLM）的软件智能体被设计用于自动化程序修复（Automated Program Repair, APR）任务，这使得在不久的将来，APR 智能体有望在无需太多...

作者：知道创宇积极防御实验室 前言 随着大语言模型在编码、Agent（智能体）等场景中的深入应用，开发者对多模型、低成本、开箱即用的模型 API 需求持续增长，大模型中转站逐渐成为连接开发者与模型服务的重要基础设施。中转站对外提供与主流模型 API 兼容的统一接口，将不同模型厂商的服务进行聚合，调用者通常只需修改模型名称即可完成切换。 与直接调用模型厂商官方 API 不同，开发者在使用中转站时，实...

作者：Roberto Riaño, Gorka Abad, Stjepan Picek, Aitor Urbieta 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2609.15781 摘要 预训练世界模型——一种学习得到的模拟器，它将观测编码为潜在状态并预测该状态在动作作用下如何演化——正开始像如今的预训练编码器和语言模型那样，被作为现成的动力学骨干网络复用于控制任务。我们表明，这种复用...

作者：Suresh Tamang 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2609.14290v1 摘要 机器学习模型正越来越多地部署于医疗影像流程中，用于辅助诊断，而针对这些模型的训练期攻击已成为一个被明确点名的行业级关切：医疗行业指南将模型投毒与对抗攻击列为需要专门防御措施的威胁，而联邦政策则指示将扩展的人工智能漏洞检测工具提供给农村医院等关键基础设施运营方。谱特征分析（spec...

作者：Haoran Yang、Zhixuan Zhong、Jiawei Guo、Haipeng Cai 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.29808v1 摘要 现代软件系统通常由多种相互交互的编程语言构建而成。这种构建方式导致了额外的、往往隐蔽的漏洞，这些漏洞深藏于因语言交互而产生的复杂信息流之中。现有的静态分析器受到不同语言异构语义的阻碍，而动态方法则受限于（可用和...

作者：Zhiwei Chen，Lebin Lyu，Yimo Zhang，Dingyu Zhong等 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.29084v1 摘要 人脸认证已广泛应用于安全敏感的应用中，而日益逼真的3D欺骗攻击正构成越来越大的威胁。高保真3D面具可以再现人脸外观和几何结构，但无法复制活体组织的固有物理响应，而无线信号可以主动探测这些响应。然而，由无线信号捕获的...

作者：Chen Xiong, Zhiyuan He, Pin-Yu Chen, Stjepan Picek, Tsung-Yi Ho 原文链接：https://arxiv.org/html/2608.30207v1 摘要 计算机使用智能体（Computer Use Agents, CUA）是一类视觉语言模型，它们感知屏幕，并通过鼠标、键盘和终端在真实操作系统上执行操作，如今正被日益广泛地部署用来自...

作者：Sriram Ramachandran、Levente Csikor、Dinil Mon Divakaran 原文链接：https://arxiv.org/html/2608.30112v1 摘要 开源漏洞的候选生成已不再是稀缺资源。AI辅助代码审查如今能廉价地产生缺陷候选，而行业项目则将其与专家人工分诊相结合。真正稀缺的在于验证与影响评估，而这一差距在5G核心网等关键基础设施软件中最为突出...

作者：Chuan Sheng, Shan Jiang, Xiaogang Zhu, Wanlun Ma, Jianming Zhao, Yu Yao, Sheng Wen, Yang Xiang 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.16403v1 摘要 过程变量（PV）为工业信息物理系统（CPS）中面向过程的安全监控提供了过程证据。然而，现有的监控基础设施仅暴露了由历史...

作者：Abdullah Alghamdi, Siamak Layeghy, Marius Portmann 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.16508v1 关键词：入侵检测、内部威胁检测、高级持续性威胁、大语言模型、零样本学习、检索增强生成、异常检测 摘要 我们提出了一种两阶段大语言模型（LLM）框架，用于从异构安全日志中零样本检测内部威胁和高级持续性威胁（APT）...

作者：Md Fazley Rafy 原文链接：https://arxiv.org/html/2608.15391v1 摘要 大语言模型（LLM）辅助的能源管理工具可以将自然语言上下文转换为结构化的电网指令，但语法有效性并不等同于物理可接受性。本文提出TwinGridShield——一个与模型无关的运行时授权层，它在释放任何拟议动作之前，先在确定性网络孪生（network twin）中对其进行评估。...

作者：Mikiyas Alemayehu, Mohamed Chahine Ghanem, Hamza Kheddar, Aohan Li, and J. J. Garcia-Luna-Aceves 原文链接：https://arxiv.org/html/2608.16769v1 摘要 运营技术（OT）环境、可编程逻辑控制器（PLC）、工业控制系统（ICS）以及监控与数据采集（SCADA）系统正日...

作者：Ruoqi Guo, Yi Liu, Gelei Deng, Yiheng Xiong, Yuekang Li, Ying Zhang, Leo Yu Zhang, Lida Zhao, Ji Jie, Yuxiao Lu 原文链接：http://arxiv.org/html/2605.28116v1 摘要 由视觉-语言模型（VLM）驱动的移动图形用户界面（GUI）智能体将屏幕视为渲染后的像...

作者：Zidong Zhang，Zhentao Xie，Wenrui Diao，Jianliang Wu 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.00333v2 摘要 由视觉语言模型（VLM）驱动的第三方移动智能体已成为自动化智能手机交互的一种前景广阔的新范式。这些智能体充当高权限决策者，通过截图感知设备状态，并借助VLM推理执行操作，从而改变了智能体应用与环境（即其他应用...

作者： Michele Guida, Ruslan Shikhhamzayev, Sindhuja Penchala, Stefano Iannucci, Jiacheng Li, Shahram Rahimi, Noorbakhsh Amiri Golilarz 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.01277v1 摘要—大型语言模型（LLM）可能通过多轮策略被诱导生成...

作者：Junlong Liu, Haobo Wang, Weiqi Luo, Xiaojun Jia 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.00481v1 摘要 越狱攻击仍然是对大型语言模型（LLM）安全部署的关键威胁。虽然先前的工作主要研究提示词层面的攻击和防御，但我们表明，这种以提示词为中心的范式忽视了有状态、函数调用环境中的结构性漏洞。在此类应用中，开发者定义的架构...

作者：William Hackett, Peter Garraghan 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.02121v1 摘要 随着大型语言模型（LLM）和智能体系统融入实际应用，确保其安全性和保障性变得至关重要。用于检测并拦截发送至LLM及从LLM发出的恶意指令的护栏系统，是AI安全的关键组成部分。然而，针对生产级AI系统进行黑盒对抗模拟的研究人员，常常难以判断是护...

作者：Jiaqi Li, Yang Zhao, Wen Lu, Lvyang Zhang, and Lidong Zhai 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.29981v1 摘要 网络攻击正在以机器速度推进；但网络安全研究本身却并非如此。现有的AI科学家系统使得端到端的研究自动化越来越可行，但它们针对的是相对稳定的科学领域。我们认为，AI原生的网络安全是一种不同类型的...

作者：Shanghao Shi, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Yang Xiao, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.20553 摘要 联邦学习（FL）使多方能够在不共享原始数据的情况下，协作微调面向...