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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 11 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.07089

    研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    构建统一滥用监视基准,用危害窗口评测跨威胁动作监控

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral Small 3.2 24B、Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B 等 12 个

    摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

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  3. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral Large 2、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  4. 攻击arXiv 2607.12340

    研究:LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%,可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名抢注攻击,利用智能体虚构技能名劫持技能供应链

    发表
    测试
    Ministral-3 8B、GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini 等 10 个
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性,现有防御难以兼顾安全与效用,亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险,将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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  5. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,以定向微调诱导智能体自合成跨任务潜伏工件

    发表
    测试
    Ministral-3-8B、Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

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  6. 防御arXiv 2609.28693

    skilder:以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制

    提出 Skilder,用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Ministral 3 14B、Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B 等 7 个
    摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。

    Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包,经一个 MCP 服务器做渐进发现,使工具范围由服务器而不是提示词来执行。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    Devstral 2 123B、AdaBoost、XGBoost 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  8. 可解释性arXiv 2609.34686

    研究揭示工具智能体中越狱上下文残留导致的安全路由分化

    用配对续写与激活修补揭示工具智能体越狱后的安全路由分化

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral-Small-24B、Qwen3-14B、Qwen3.5-9B 等 8 个
    摘要越狱后的同一安全反馈在八个工具智能体上分成三条路由,因果集中在最后几层并可作预测基线。

    这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈,做成工具智能体上的三路路由问题,并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为,反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作,或误伤良性流程,而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S,并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。

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  9. 防御arXiv 2609.36879

    SKILLLITE:用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计

    提出 SKILLLITE,以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mixtral-8x7B、Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B 等 5 个
    摘要SKILLLITE 把证据抽取外置,让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决,三个基准上 F1 高于所列基线。

    SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。

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