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Oct 13 · Tuesday

All 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 2610.06670

    研究者提出 Reward Stealing Attack,从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击

    提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转

    Published
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Gemma-7B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct and others9
    AbstractReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励,并在解码时反转以诱导有害输出。

    ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。

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  3. 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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  4. AttacksarXiv 2610.03166

    LiBRA:通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除

    提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Stable Signature, YU1, HiDDeN and others4

    AbstractLiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。

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  5. AttacksarXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    Published
    Evaluated models
    Llama2 (7B), Llama3 (8B), Qwen2.5 (7B)
    Abstract作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

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  6. 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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  7. AttacksarXiv 2609.37468

    论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法

    提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    E5, Contriever-MSMARCO

    Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。

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  8. AttacksarXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, Claude Opus 4.6 and others11

    Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  9. 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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  10. AttacksarXiv 2609.18217

    研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任外发敏感文件

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-5.4 and others15

    Abstract论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。

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  11. AttacksarXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Grok-4.3 and others7

    Abstract作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

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  12. AttacksarXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse,从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    Published
    Evaluated models
    BERT-Base, ViT-Base, Qwen2.5-0.5B and others4
    AbstractOprior 是四原语复合的安全边界,Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型,Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆,给出该族的典范边界,再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

    Paper analysisRead analysis
  13. AttacksarXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,将逐个通过扫描的技能编排为攻击链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, Gemini-3.1-flash, DeepSeek-V4 and others4

    Abstract论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

    Paper analysisRead analysis
  14. 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