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10月10日 · 周六

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找到 5 篇
筛选7

攻击类型

提示注入14投毒与后门5

系统形态

AI Agent15coding agent3网页与电脑操作1多智能体1具身与机器人0

攻击面/入口

用户输入6网页与界面2文档与消息5工具与技能描述15代码仓库与依赖4记忆写入9Agent 间消息3图像与音视频3训练数据4权重与梯度5分发渠道15

层

应用层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 435 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：投毒与后门系统形态：coding agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：多智能体系统形态：具身与机器人攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息清除全部

另有 435 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2609.39146

    MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布

    提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响

    arXiv
    2609.39146
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
    摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

    深度解读完整解读
  3. 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 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
已经到底了