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Oct 12 · Monday

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Found 10 papers

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  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。

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  2. AttacksarXiv 2610.05943

    CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为

    提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Flash, GPT-4o-mini, GPT-4o and others6
    Abstract良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。

    CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。

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  3. AttacksarXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    glm (z-ai/glm-5.1), qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507), gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
    Abstract论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

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  4. 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。

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  5. 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。

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  6. AttacksarXiv 2603.01414

    通过动作级操纵越狱具身 LLM

    提出 Blindfold,用动作级操纵越狱具身 LLM

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B, DeepSeek-R1-14B, Gemma-3-27B and others8
    AbstractBlindfold 以动作级代理规划越狱具身 LLM,作者称可绕过语义检查并在仿真与真机生效。

    Blindfold 是面向具身 LLM 规划模块的 no-box 攻击,把恶意意图改写成看似良性的动作序列。

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  7. AttacksarXiv 2510.04885

    RL-Hammer:用 GRPO 从头训练攻击模型

    提出 RL-Hammer,从零训练攻击模型经工具输出实施提示注入

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Meta-SecAlign-8B, Meta-SecAlign-70B and others10
    Abstract作者称通过无热启动的强化学习可有效突破具备防御的商业模型,论文提出的 RL-Hammer 促使业界关注提示注入风险。

    RL-Hammer 是一个无需热启动数据、基于 GRPO 算法从零训练的黑盒提示注入对抗攻击框架。现有针对大语言模型智能体的提示注入防御(如 Instruction Hierarchy 与 SecAlign)主要在静态或弱攻击下测试,在面对自动化强力攻击时的真实防御能力缺乏充分检验。方法的核心机制包括。

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  8. AttacksarXiv 2509.25624

    STAC:看似无害的工具调用链如何攻破 LLM Agent

    提出 STAC 框架,把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-4.1-2025-04-14, GPT-4.1-mini-2025-04-14, Qwen3-32B and others8

    Abstract作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性,指出针对累积动作序列防御的必要性。

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