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Oct 12 · Monday

All papers

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  1. AttacksarXiv 2610.09240

    WebMirage hijacks visual web agents' browser operations with adversarial images

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    Published
    Setting
    web agent
    Evaluated models
    LLaVA-v1.5-13B, LLaVA-v1.6-34B, MiniCPM-o-8B and others6
    Abstract论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  2. DefensesarXiv 2610.02569

    Pincer:用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer,用数字分身执行动态最小权限

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Haiku 4.5, Muse Spark 1.2 Contributor
    AbstractPincer 在资源层以三票合取做授权。

    Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御:用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限,并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳,以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作,并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

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  3. pikit:面向间接提示注入研究与评测的可组合工具包

    构建可组合工具包 pikit,评测编码智能体的间接提示注入

    Published
    Abstractpikit 提供组合式间接注入评测。

    pikit 是面向间接提示注入研究的组合式工具包,主要贡献是组织攻击、投递通道、防御和判定流程,而非提出新的攻击优化算法。

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  4. MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, Kimi-K2.6, Kimi-K3 and others6

    Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  5. Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    Published
    Evaluated models
    Claude-Sonnet-5, Claude-Opus-5, GPT-5.6-Sol and others14

    Abstract论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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  6. AttacksarXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出条件触发的爆炸提示词,并设计摄入期检测器 DeFuse

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Llama-3.1-70B-Instruct, Qwen2.5-32B-Instruct and others15
    Abstract论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

    Paper analysisRead analysis
  7. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.8, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro and others6

    Abstract论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。

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  8. AttacksarXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld,用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门

    Published
    Evaluated models
    TD-MPC2, DreamerV3, R2-Dreamer

    AbstractTrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险,通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。

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  9. AttacksarXiv 2609.04533

    Repeat-After-Me:针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击

    提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入,诱导 VLM 智能体执行指定任务

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude-Opus-4.7, GPT-5.5, Gemini-3.1-Pro and others6

    Abstract论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。

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  10. 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。

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  11. AttacksarXiv 2604.03890

    From prompts to physical actions: structured backdoor attacks against LLM-mediated robot control systems

    Propose a structured JSON backdoor that triggers malicious actions in robot control via a poisoned LoRA

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Gemma-2-9B-IT, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B and others4

    Abstract推理层后门传不到执行。

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  12. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-72B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen3-32B and others12
    AbstractAgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

    Paper analysisRead analysis