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Oct 12 · Monday

All papers

Found 16 papers

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  1. AttacksarXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.2-3B-Instruct, Qwen2.5-3B-Instruct, Gemma-3-1B-IT and others7
    Abstract潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

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  2. AttacksarXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, Claude Opus 4.6 and others11

    Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  3. AttacksarXiv 2608.25776

    EvoMal attack uses self-poisoning of self-evolving coding agents to achieve worm-like propagation

    提出 EVOMAL,诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播

    Published
    Evaluated models
    Devstral-Small-2, Gemma-4-31B-IT, Qwen3-Coder-Next and others7

    Abstract论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

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  4. AttacksarXiv 2608.12273

    研究者提出 Convergent Detour Hijacking 攻击,可让技能型 LLM Agent 绕路并放大资源消耗

    提出 CDH 攻击,让技能型 Agent 绕路放大资源消耗

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude-Haiku-4.5, DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek-V4-Flash and others6
    AbstractCDH 让静态技能在保持任务完成时拉高调用与 token,耗时则因后端而异。

    CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击:一个静态协调器把本可正确完成的任务,拐进有界但更耗资源的技能绕路,再交还原任务。

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  5. AttacksarXiv 2607.12340

    Research: LLM agent skill-name hallucination rates reach up to 62%, which can be exploited via squatting for supply-chain attacks

    提出技能名称抢注攻击,利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持

    Published
    Evaluated models
    GLM-4.5-Air, GPT-5.4-mini, Claude Sonnet 4.6 and others12
    Abstract研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性,现有防御难以兼顾安全与效用,亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险,将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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  6. AttacksarXiv 2607.00422

    KidnapRAG:黑盒投毒攻击劫持 Agentic RAG 的推理链

    提出 KidnapRAG,用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-32B-Instruct, Llama-3.3-70B-Instruct, QwQ-32B and others5
    Abstract顺序投毒可把多步推理拖向指定应答,作者称关键在持续引导而非单次注入。

    KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒:攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹,只能发布可能被检索的文档,并利用公开界面上的推理与搜索查询。

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  7. AttacksarXiv 2606.11265

    论文提出 CRCP 投毒框架,揭示 RAG 分块与重排序下的投毒失效问题

    提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, DeepSeek-R1, Qwen3-Max and others11
    AbstractCRCP 把投毒做成多阶段一致性问题。

    CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。

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  8. AttacksarXiv 2605.28074

    SilentRetrieval: Hijacking retrieval-augmented generation with semantically preserved adversarial data poisoning

    提出 SilentRetrieval,以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成

    Published
    Evaluated models
    Llama-2-7B-Chat, Mistral-7B-Instruct-v0.2, Qwen-7B-Chat and others10
    Abstract两阶段投毒在单文档协议下兼顾检索劫持、生成操纵与近良性困惑度。

    SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒,在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下,同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。

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  9. AttacksarXiv 2602.00364

    "Someone hid it": Query-agnostic black-box attacks against LLM retrieval

    提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名

    Published
    Evaluated models
    Qwen-1.5-7B-Instruct, SFR-Embedding-Mistral, E5-Mistral-7B-Instruct and others10
    AbstractDQ-A 以无查询黑盒后缀压低 LLM 检索排名,并在 BRIGHT 上比较三种基线。

    DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。

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