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Oct 13 · Tuesday

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Found 12 papers

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  1. AttacksarXiv 2610.09264

    研究者提出 PackHallu:经规则文件提示注入对编码 Agent 发起包幻觉攻击

    提出 PackHallu,经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-7B, Qwen3-Coder-30B, Devstral-Small-2-24B and others19
    AbstractPackHallu 诱导规则文件换包。

    PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入:让智能体在本应使用合法依赖时,改导入攻击者指定并控制的包。

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  2. AttacksarXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    Abstract论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  3. SAGE:定位 LLM Agent 修复中最早偏离安全意图的环节

    提出 SAGE,定位代码修复 Agent 最早偏离安全意图的轮次

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro and others6
    AbstractSAGE 在已通过检查的修复轨迹上定位静默失败的最早偏离,类型比轮次更稳定。

    SAGE 在已通过语法和功能检查、但仍含确认安全缺陷的智能体修复轨迹上,定位最早可归因的安全意图偏离。。

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  4. DefensesarXiv 2610.00850

    AuraForge:为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, GLM 4.7 Flash, Qwen3-Coder-Next and others7
    AbstractAuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym,合成监督的误拒更低,训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

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  5. DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-VL(32B), Qwen3-VL(32B), GUI-Owl(32B) and others7

    Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

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  6. AttacksarXiv 2609.17817

    论文:用投毒基准污染自改进编码 Agent,令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击,使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4.5, Qwen3.5-397B, gpt-oss-120b and others5

    Abstract论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。

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  7. DefensesarXiv 2605.08382

    SecureForge 通过提示词优化发现并减少 LLM 生成代码漏洞

    提出 SecureForge,在推理时优化系统提示以减少编码智能体的代码弱点

    Published
    Evaluated models
    Qwen 2.5 Coder 7B, Qwen 2.5 Coder 14B, Qwen3 30B-A3B and others10
    AbstractSecureForge 审计良性 CWE 失败并优化系统提示词。

    SecureForge是一条只用 API 和静态分析、在推理时加固编码模型的流水线。

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  8. Filtering the Noise: A Comparative Study of LLM Agents in Vulnerability False Positive Filtering

    评测代码 Agent 过滤静态告警误报的能力

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4, DeepSeek Chat, GPT-5
    Abstract智能体可去掉大量 SAST 噪声,但收益随骨干和 CWE 变化,并会把部分真漏洞标成误报。

    这是对三种 LLM 智能体框架过滤 SAST 误报的比较研究。

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