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10月9日 · 周五

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找到 39 篇

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  1. 攻击arXiv 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多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct

    摘要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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  2. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱:GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱构建,经多轮开发工作流诱导编程 Agent 在代码中写出有害内容

    发表
    攻击者
    黑盒、无盒
    测试
    Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Pro 等 5 个

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码,呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

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  3. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要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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  4. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 时序监控,用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-4o、Sonnet-3.5
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  5. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  6. 攻击arXiv 2609.39607

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

    提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    测试
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
    摘要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. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 5 个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

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  8. 防御arXiv 2607.13716

    CAVA:面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明

    提出 CAVA,将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要CAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。

    CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。

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  9. 分析与理论arXiv 2609.33898

    研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    发表
    测试
    ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
    摘要效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

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  10. 防御arXiv 2609.02786

    SafeEvolve:基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
    摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略,在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

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  11. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要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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  12. 防御arXiv 2609.19325

    AUDITPLAN:先提交安全计划再作答的可审计安全对齐方法

    提出 AUDIT PLAN 先计划后作答,并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性

    发表
    测试
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen-3-4B-Instruct 等 4 个
    摘要先承诺可机检安全计划,再让计划正确性决定能否拿到答案奖励。

    AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划,再按该计划作答”,并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。

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  13. 防御arXiv 2609.37837

    Intent-Privilege OPSD:让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用

    提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用

    发表
    测试
    Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B、InternVL2-8B
    摘要证据化意图只在训练时使用,单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。

    Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。

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  14. 防御arXiv 2601.10156

    ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow,降低 Agent 有害工具调用

    提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-4o、Qwen3-8B、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个
    摘要TS-Bench 标步骤级风险,TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定,TS-Flow 用反馈代替直接中止。

    ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。

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