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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选7

攻击类型

越狱3提示注入4投毒与后门8提取与窃取0恶意使用0

攻击技术

自动化搜索3编码与混淆0对话结构操控0

影响

越权操作3

系统形态

模型与 API43AI Agent10coding agent3

攻击面/入口

用户输入3

层

应用层3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 244 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：越狱攻击类型：提取与窃取攻击类型：恶意使用攻击技术：自动化搜索攻击技术：编码与混淆攻击技术：对话结构操控系统形态：coding agent清除全部

另有 244 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.27439

    RedEvoAgent：以经验驱动技能演化的自动红队智能体

    提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队

    arXiv
    2608.27439
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MiniMax-M2.5、DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.5-35B
    摘要RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。

    RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。

    深度解读完整解读
  2. 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 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念

    arXiv
    2607.11698
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了