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10月10日 · 周六

全部论文

找到 5 篇
筛选6

攻击类型

提示注入10投毒与后门4恶意使用1

系统形态

模型与 API8LLM 应用3AI Agent22coding agent5多智能体3具身与机器人3

攻击面/入口

用户输入7文档与消息3工具返回1工具与技能描述17代码仓库与依赖5记忆写入4图像与音视频2权重与梯度3分发渠道15

层

应用层5

系统组件

MCP 与技能3监控器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 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：投毒与后门攻击类型：恶意使用系统形态：coding agent攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：工具返回攻击面/入口：图像与音视频清除全部

另有 232 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 2609.35912

    MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
  2. 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，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 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。。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    arXiv
    2609.13889
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2606.22673

    Agent MechSuits：面向多轮 CLI Agent 的机制子空间安全引导

    提出 Agent MechSuits，对多轮 CLI Agent 做步级检测与子空间转向

    arXiv
    2606.22673
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    LLaMA-3.1-8B、Qwen-2.5-7B、Gemma-2-9B
    摘要白盒步级探针加稀疏转向可压低三模型恶意动作，同时提高生成崩溃率。

    Agent MechSuits 是面向多轮 CLI 智能体的白盒、步级表示防御，并配有可执行轨迹基准 MAS。

    深度解读完整解读
已经到底了