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10月10日 · 周六

全部论文

找到 6 篇
筛选7

攻击类型

越狱4提示注入75投毒与后门43模型篡改11提取与窃取5检测规避9恶意使用2

影响

越权操作3

系统形态

AI Agent4

攻击面/入口

用户输入64网页与界面2文档与消息3工具返回14工具与技能描述2代码仓库与依赖3图像与音视频9权重与梯度2

层

模型层2应用层4
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 272 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：越狱攻击类型：恶意使用攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：工具与技能描述攻击面/入口：权重与梯度层：模型层层：应用层清除全部

另有 272 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 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

    arXiv
    2610.05943
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
    摘要良性技能经 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。。

    深度解读完整解读
  4. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    arXiv
    2609.30266
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

    深度解读完整解读
  5. 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

    arXiv
    2609.02786
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了