系统软件与安全实验室

USENIX Security 2026 我实验室将有 8 篇论文在会上进行分享！

USENIX Security 2026 我实验室将有 8 篇论文在会上进行分享！

团队提出Unified Visual Safety Regulator（UVR）。UVR 在生成过程中主动定位不安全视觉区域，并对相关危险信息流进行调控，从而统一提升图像生成与图像编辑任务的安全性。该方法无需重新训练模型，却能够在安全性、图像质量和编辑能力之间取得良好平衡。

复旦大学系统软件与安全实验室面向新生组织开展“系统安全专项实验课”

复旦白泽夏季运动会纪实

复旦大学系统软件与安全实验室对小程序模板化开发带来的安全风险进行了系统性研究，揭示了恶意行为借助模板大规模传播的现象，并开发了自动化检测工具加以识别。

团队提出了AgentGuard，一套面向工具调用型智能体的轻量级访问控制框架。AgentGuard 能够无缝集成到现有智能体系统中，用户可通过可视化界面，以表单化方式根据实际需求灵活配置安全规约；系统则对工具调用请求与安全规约进行匹配，对未授权或高风险调用进行识别与拦截，并完整记录执行轨迹，从而支持事后审计与安全溯源。

团队发表于 ICLR 2026 的工作 PRISON，首次系统研究了大模型在复杂社交博弈环境中的行为风险。研究发现：当模型面对利益冲突、信息不对称和生存压力时，它们不仅会“完成任务”，还可能表现出欺骗、推责、操控甚至策略性联盟等行为倾向。

5月27日，系统软件与安全实验室2026届毕业生学位论文答辩在复旦大学江湾校区交叉学科二号楼隆重举行。经过朝夕耕耘与不懈钻研，实验室多位博士和硕士研究生迎来了他们学术生涯的重要里程碑。让我们一起欢送他们顺利毕业，开启人生新旅程。

近日，张谧教授接受南都大数据研究院记者专访，聚焦AI智能体浪潮下的安全护栏治理问题，剖析大模型API在智能体应用场景中的安全风险，并对智能体时代的模型内生安全、权限管控与合规边界建设提出针对性的优化建议。