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Oct 13 · Tuesday

All papers

Found 16 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.08668

    SBW:面向 LLM 智能体的语义行为水印方法

    提出 SBW,为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-3B-Instruct, LLaMA-3.2-3B, Qwen2.5-7B and others5
    AbstractSBW 在语义簇上做溯源水印,改写检测高于精确符号,链式重放仍开放。

    SBW 是免训练的智能体行为水印,把所有者标识放在离散动作选择上,而不是输出 token。

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  2. AttacksarXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    Published
    Evaluated models
    jev-1.13.0
    Abstract封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

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  3. DefensesarXiv 2609.11757

    Researchers disclose a Whisper prompt injection attack on the AP2 payment protocol and propose the A-VIP defense

    提出 AP2 支付协议的 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    gemini-2.5-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3-flash-preview and others15

    Abstract论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。

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  4. 研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖

    用受控污染评测智能体对不可靠工具返回的过度依赖

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-235B, Qwen3-235B-Think, Qwen3-30B and others15
    Abstract三种工具的污染返回常被写入答案。

    作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确,而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。

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  5. Abstract论文系统研究了智能体 C/R 的安全性,分析了合法回滚破坏执行连续性的机理,并实证评估了其普遍性与危害。

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  6. AttacksarXiv 2608.04565

    Researchers propose Breadcrumbing long-range attack that can hijack the evidence chain of DeepResearch-style search agents

    提出权威链劫持与轨迹引导策略演化,劫持搜索 Agent 的证据链

    Published
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    web agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-9B, Gemma4-31B, DeepResearch and others7

    Abstract论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性,提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。

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  7. DefensesarXiv 2607.12507

    研究者提出 RARE 攻击:LLM 辅助逆向工程中的表示混淆

    提出 RARE-Guard,阻止逆向观察被提升为指令或已验证声明

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    gpt-5.5, claude-sonnet-4-6, gemini-2.5-pro and others5
    Abstract成对二进制衡量无效提升。

    作者定义的失败是:LLM 辅助逆向中,忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。

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  8. AttacksarXiv 2607.06595

    When Agents Remember Too Much: Memory Poisoning Attacks against Large Language Model Agents

    Proposed GhostWriter memory poisoning, which writes into the agent's long-term memory via email and calendar and activates across sessions

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4-mini, DeepSeek-V4-Flash, Gemini-2.5-Flash and others4
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  9. AttacksarXiv 2607.05189

    Researchers propose MemGhost, achieving covert memory injection into persistent personal agents

    提出 MEMGHOST,用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入

    Published
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    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 4.5 and others6
    Abstract总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

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  10. AttacksarXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

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    AI Agent
    Evaluated models
    Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, Deberta-v3-base, Llama-3.1-8B-Instruct and others5

    Abstract系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

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  11. AttacksarXiv 2603.24203

    研究者提出 TIP:用树结构搜索为 MCP 生成隐蔽注入载荷

    提出 TIP,用树搜索为 MCP 响应生成隐蔽注入载荷

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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen2.5-72B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct and others8
    AbstractTIP 在 MCP 工具响应上做黑盒注入。

    TIP 是面向 MCP 工具响应的 black-box 间接提示注入,目标是在不改工具元数据的情况下生成语义连贯的 JSON 载荷。

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