Guardas de segurança que analisam o grafo de comunicação entre agentes de IA para detectar agentes comprometidos normalmente exigem centralizar dados sensíveis de várias organizações, algo inviável na prática. O FGLGuard resolve isso com aprendizado federado sobre grafos: cada operador treina localmente seu próprio detector e compartilha apenas atualizações de modelo, nunca os dados brutos. Em testes com AgentDojo, Agent-SafetyBench e R-Judge, a abordagem federada superou até modelos centralizados dentro de um único domínio, cortando em 43% a taxa de sucesso de ataques reais sem custo de API e sem expor dados entre empresas.
Fonte ↗Um estudo com 2.100 execucoes de ataque mostra que pipelines multi-agente que pareciam totalmente seguros em relatorios padrao (0% de sucesso de ataque) na verdade devem quase toda essa protecao a um filtro server-side do provedor de nuvem, e nao a defesas da propria aplicacao. Os autores propoem o ChannelGuard, portoes de information bottleneck colocados em cada canal entre agentes, para fechar essa lacuna sem depender de um unico ponto de filtragem opaco.
Fonte ↗Pesquisadores propoem o ChainWatch, um framework que modela a progressao de ataques contra agentes de IA baseados em Model Context Protocol (MCP) como uma cadeia de seis estagios, detectando sequencias maliciosas compostas por chamadas de ferramenta individualmente inofensivas. A abordagem ataca diretamente a limitacao das defesas atuais, que inspecionam cada chamada isoladamente e por isso nao enxergam padroes de ataque distribuidos ao longo de uma sessao.
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