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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 5 篇
筛选1

攻击类型

越狱11提示注入67投毒与后门33提取与窃取3检测规避1恶意使用5

攻击技术

编码与混淆1

模型自身风险

欺骗与谋划2Agent 危险操作1

防御类型

监控与审计1

影响

越权操作2数据与隐私泄露2监督失效1

系统形态

AI Agent5编程 Agent1网页与电脑操作1多智能体2

攻击面/入口

用户输入5代码仓库与依赖1

层

应用层5

系统组件

RAG1监控器1

被测模型厂商

其他5
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 386 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：恶意使用话题：Agent 安全清除全部

另有 386 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv:2610.06748 ·

    BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench，评测去中心化交易智能体的违规与失信

    多智能体测试GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个应用层
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

    完整解读
  3. 评测与基准arXiv:2604.02947 ·

    AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    网页与电脑操作编程 Agent测试Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个应用层
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

    完整解读
  4. 攻击arXiv:2610.01768 ·

    LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传

    AI Agent测试Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个应用层
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

    完整解读
  5. 评测与基准arXiv:2609.06966 ·

    Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准，评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检

    多智能体测试GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 等 15 个应用层
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

    完整解读
已经到底了