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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选6

攻击类型

越狱3提示注入90投毒与后门40检测规避6恶意使用3

系统形态

AI Agent3

攻击面/入口

用户输入31网页与界面1工具返回12工具与技能描述1Agent 间消息1推理服务与硬件0

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 201 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：越狱攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：工具与技能描述攻击面/入口：Agent 间消息攻击面/入口：推理服务与硬件层：应用层清除全部

另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
  2. 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
  3. 防御arXiv 2606.08234

    SciTrace：面向科学发现智能体的轨迹感知安全推理框架

    提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验

    arXiv
    2606.08234
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent、多智能体
    被测模型
    Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek-V3 等 4 个
    摘要SciTrace 把安全推理织入科学智能体各阶段，在 SciSafetyBench 上提高安全指标并保持输出质量。

    SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。

    深度解读完整解读
已经到底了