Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 22 papers

Another 240papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. AttacksarXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    Published
    Evaluated models
    CISCO, HSS, AUDITOR and others8
    Abstract论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

    Paper analysisRead analysis
  2. 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。

    Paper analysisRead analysis
  3. AttacksarXiv 2609.39352

    研究者提出解耦铺垫与执行的 LLM Agent 技能投毒攻击

    提出 CoordPoison,解耦技能投毒的借口与动作

    Published
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Flash, GLM-5.3-Flash, Claude-Sonnet-4.6 and others5
    AbstractCoordPoison 外置借口。

    CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法,把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。

    Paper analysisRead analysis
  4. AttacksarXiv 2609.01325

    VerTox:用可验证奖励引导的强化学习对神经排序模型实施语料投毒

    提出 VerTox,用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料

    Published
    Evaluated models
    SimLM-base, BGE-base, Cohere-embed-english-v3.0 and others8
    AbstractVerTox 以可验证奖励微调小 LLM,生成能抬高排序并腐蚀事实的投毒文档。

    VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器,用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。

    Paper analysisRead analysis
  5. AttacksarXiv 2608.27439

    RedEvoAgent:以经验驱动技能演化的自动红队智能体

    提出 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    MiniMax-M2.5, DeepSeek-V4-Flash, Qwen3.5-35B
    AbstractRedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能,在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。

    RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。

    Paper analysisRead analysis
  6. AttacksarXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill,用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2

    Abstract论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

    Paper analysisRead analysis
  7. AttacksarXiv 2608.09577

    ElasticBack:通过触发词与规则耦合在 LLM Agent 技能中植入条件后门

    提出 ElasticBack,在单个 Agent 技能中植入条件后门

    Published
    Evaluated models
    GLM-5.2, MiniMax-M3, GPT-5.4 and others4
    AbstractElasticBack 用冻结规则加遗传搜索演化 trigger,在单 skill 上做条件后门。

    ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。

    Paper analysisRead analysis
  8. AttacksarXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动科研循环,发现生产 Agent 的可复用漏洞概念

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Minimax-M2.7, Kimi-K2.6, Deepseek-V4-Pro and others5
    Abstract论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

    Paper analysisRead analysis
  9. AttacksarXiv 2606.13044

    研究者提出对抗性重新包装:不改科学内容仅调整表述即可拉高 AI 审稿分数

    提出对抗重构,仅改表述以拉高 AI 审稿分数

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 4.5, GPT-5-mini

    Abstract揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵,建议在部署前解耦科学与写作评价。

    Paper analysisRead analysis
  10. AttacksarXiv 2606.01212

    DiscourseFlip:针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵攻击

    提出 DiscourseFlip,用有限文档投毒操纵黑盒 RAG 的话语级观点

    Published
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Qwen3-8B-Instruct, BGE and others5
    AbstractDiscourseFlip 按语义图分配投毒预算。

    DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是:只打单条查询或主题局部查询时,覆盖窄,目标受审查时容易被隔离,也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部,也不能改提示词模板,只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。

    Paper analysisRead analysis
  11. AttacksarXiv 2602.14211

    SkillJect: Automatically generating skill-based prompt injection for skill-based agents

    提出 SkillJect,自动生成投毒 skill 诱导代码 Agent 执行隐藏脚本

    Published
    Evaluated models
    Claude-4.6-Sonnet, GPT-5-mini, GLM-4.7 and others10
    AbstractSkillJect 用双通道和闭环精炼投毒 skill。

    SkillJect 是针对可安装 agent skill 的自动化提示注入框架。作者要解决的是:公开或手工放入 skill 的恶意指令常常被拒绝或忽略,而 skill 一旦安装就会被反复当作可信指导加载。

    Paper analysisRead analysis
  12. AttacksarXiv 2602.06616

    Confundo: Learning to Generate Robust Poisoning Content for Real RAG Systems

    提出 Confundo,微调投毒生成器为 RAG 生成抗分块的鲁棒投毒内容

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8b, Llama3-8b, DeepSeek and others8
    AbstractConfundo uses a fine-tuned generator for RAG poisoning; the authors report attack results on three objective types: factual, opinion, and hallucination.

    Confundo turns RAG poisoning into fine-tuning: a small model generates short poison texts for target questions, which are then placed into documents that will be ingested by the knowledge base. It targets the fact that real systems chunk documents and users do not copy preset questions verbatim, weakening specialized poisoning. The attacker has no internal knowledge of the target system and cannot query it, only prepare documents to be ingested.

    Paper analysisRead analysis