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
- Deberta-v3-base、GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 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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- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Phi-3-Vision-4B、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- all-MiniLM-L6-v2、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2609.02316
Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- DeBERTa-v3-base、Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B 等 11 个
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
- 攻击arXiv 2610.01768
LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传
- arXiv
- 2610.01768
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Microsoft-Phi-4-mini-instruct、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 15 个
摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
- 评测与基准arXiv 2609.15017
PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器
提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现
- arXiv
- 2609.15017
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- DeBERTa-v3-FT、ProtectAI DeBERTa-v3-base-prompt-injection-v2、DeBERTa-PI 等 8 个
摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。
PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Phi-2 (2.7B)、Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
- 攻击arXiv 2609.22510
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GitHub Copilot、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct 等 14 个
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
- 评测与基准arXiv 2609.33401
论文评估 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性、校准与选择性自动化
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
- arXiv
- 2609.33401
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- ProtectAI DeBERTa v2、Jev 1.13、Decider, approximately 2B 等 14 个
摘要离线评测表明，安全判定的总体分数和校准不能代替分组误差和带预算的自动决策检查。
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠，以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
- 评测与基准arXiv 2609.29429
Jev 被用于零样本检测十类对齐失败，中位 AUROC 达 0.886
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
- arXiv
- 2609.29429
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-4-mini、Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B 等 6 个
摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序，大的误差来自状态和标签。
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
- 可解释性arXiv 2609.37737
研究用因果激活修补定位模型服从提示注入指令的决策层
用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层
- arXiv
- 2609.37737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-3-mini、Qwen3-4B、Qwen3-14B 等 7 个
- 攻击提示注入
摘要合规的因果杠杆集中在网络后三分之一的低秩子空间，该层也是混淆下检测最好的位置。
这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处，并把该位置用于检测验证。。
已经到底了