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10月10日 · 周六

全部论文

找到 5 篇
筛选7

攻击类型

提示注入9投毒与后门5

影响

越权操作3

系统形态

AI Agent5coding agent4

攻击面/入口

用户输入4网页与界面1文档与消息3工具返回3工具与技能描述28代码仓库与依赖1记忆写入4训练数据0权重与梯度1分发渠道25

层

应用层5

系统组件

MCP 与技能5记忆12RAG4监控器3微调与开源权重24视觉7图像生成3多模态13
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 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：投毒与后门攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：训练数据攻击面/入口：权重与梯度系统组件：MCP 与技能清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.01349

    PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行

    提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权

    arXiv
    2610.01349
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
    摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。

    PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

    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
  4. 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，诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链

    arXiv
    2608.06862
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、coding agent
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B

    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。

    深度解读完整解读
已经到底了