攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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- 攻击arXiv 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 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 2610.06001
AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
- arXiv
- 2610.06001
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
- 攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
提出拓扑条件后门，使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
- 评测与基准arXiv 2610.03585
宾州州立大学提出 TPRS，量化 Agent 安全基准中工具命名对 ASR 的影响
提出 TPRS，量化工具命名等表征变化对智能体安全基准得分的影响
- arXiv
- 2610.03585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5-mini、Claude Haiku 4.5、GPT-4o-mini
- 攻击arXiv 2609.39065
TrustProbe 在 11 个开源 Agent 中发现 104 个技能信任链漏洞
提出 TrustProbe，挖掘 skill 到敏感操作的非安全信任链
- arXiv
- 2609.39065
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- deepseek-v4-flash、Kimi Code CLI、Qwen Code 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.26761
A2M：针对 MCP 生态的两阶段 Agent 劫持框架
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
- arXiv
- 2609.26761
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.01564
APEX 用跨技能链劫持 LLM Agent
提出 APEX，在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
- arXiv
- 2610.01564
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash、GPT-5.4 等 6 个
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 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
- 防御arXiv 2608.21101
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个
摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
- 攻击arXiv 2609.03884
HookPry：利用插件生命周期钩子更新劫持 AI Agent 框架
提出 HOOKPRY，利用插件生命周期钩子更新劫持 Agent 框架
- arXiv
- 2609.03884
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 6 个
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.02035
ISM：通过语义匹配隐式操纵 LLM Agent 的技能选择
提出 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
- arXiv
- 2609.02035
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-2-7B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 防御arXiv 2609.01487
Defense-as-Skill：为技能增强型 Agent 演化运行时护栏技能
提出可安装护栏技能 SkillSonar，在运行时分流技能增强 Agent 的敏感动作
- arXiv
- 2609.01487
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、GPT-5.4、Claude Haiku 4.5 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。