攻击arXiv 2606.04329
研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
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- 评测与基准arXiv 2605.01970
Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准
提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御
- arXiv
- 2605.01970
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
- 攻击arXiv 2610.07510
PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率
提出 PERSISTBD，发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
- 防御arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
- 攻击arXiv 2609.35576
研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击
提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击
- arXiv
- 2609.35576
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 等 6 个
摘要论文证实持久工件与内存可形成跨智能体传播链，揭示了将共享工件纳入安全防线的重要意义。
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 攻击arXiv 2607.05189
研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入
提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、GPT-5.4 mini、Claude-Sonnet-4.6 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2607.14611
论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
- arXiv
- 2607.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex，攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
- 攻击arXiv 2609.02774
CodePoisonRAG：针对检索增强代码生成的知识投毒攻击
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
- arXiv
- 2609.02774
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
- 攻击arXiv 2610.00430
Memetic Trojans：利用社交传染在 LLM Agent 网络中传播对抗载荷
提出 memetic trojans，把对抗载荷嵌入智能体自发转发的社会传染内容
- arXiv
- 2610.00430
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash、qwen-32B 等 5 个
摘要memetic trojans 用内生社会传染携带载荷。
Memetic trojans 是一类网络介导攻击：对抗载荷搭在智能体本来就会转发和点赞的内容上扩散，转发者不必被攻陷，也不必执行“请继续复制”的指令。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
发布 MADBench，评测多智能体辩论会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
- 测试
- 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。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o-mini、AgentCF、AgentRAG 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.13889
PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击
提出持久记忆投毒攻击 PMPA，诱导智能体将外部恶意指令写入记忆并跨会话泄露隐私
- arXiv
- 2609.13889
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.32635
TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限
提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限
- arXiv
- 2609.32635
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个
- 攻击提示注入
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
- 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 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 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。。
已经到底了