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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 18 篇
筛选3

攻击类型

提示注入18投毒与后门17提取与窃取0检测规避1恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索3编码与混淆1对话结构操控1跨模态载荷1潜伏触发5诱导选用1

模型自身风险

幻觉与编造1

防御类型

模型加固2检测与过滤1指令与数据隔离3权限与审批2

影响

有害内容3越权操作70数据与隐私泄露23输出被操纵18可用性与可靠性2监督失效2

系统形态

模型与 API2LLM 应用4AI Agent12编程 Agent1网页与电脑操作1多智能体2

攻击面/入口

用户输入2网页与界面6文档与消息7工具返回8工具与技能描述1检索语料5记忆写入3图像与音视频2分发渠道1

层

应用层17基础设施层1

系统组件

MCP 与技能1记忆5RAG2护栏与评审2权限与沙箱1视觉2多模态2

被测模型厂商

OpenAI11Qwen（阿里）10Google7DeepSeek6Meta5其他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 247 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：提示注入攻击类型：提取与窃取影响：输出被操纵话题：Agent 安全清除全部

另有 247 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.04565

    研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击，可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链

    提出权威链劫持 ACH 与策略演化 TGSE，劫持搜索 Agent 的证据链

    arXiv
    2608.04565
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等 8 个

    摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2607.14493

    LogInject 框架披露 LLM 日志分析中的被动提示注入

    提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解

    arXiv
    2607.14493
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama-3-70B-Instruct

    摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。

    深度解读完整解读
  3. 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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.11757

    研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御

    提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策

    arXiv
    2609.11757
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个

    摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    arXiv
    2610.09027
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验投毒自进化智能体的技能形成

    arXiv
    2610.07645
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

    深度解读完整解读
  8. 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。

    深度解读完整解读
  10. 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。

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  12. 攻击arXiv 2609.28613

    研究：提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    arXiv
    2609.28613
    发表
    层
    应用层
    场景
    模型与 API
    测试
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现，但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.05587

    研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖

    评测 Agent 对不可靠工具返回的过度依赖

    arXiv
    2609.05587
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-235B、Qwen3-235B-Think、Qwen3-30B 等 15 个
    摘要三种工具的污染返回常被写入答案。

    作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确，而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。

    深度解读完整解读
  15. 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。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2608.28411

    LongPIBench：面向长上下文提示注入的评测基准

    提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御

    arXiv
    2608.28411
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Apertus-8B-Instruct 等 11 个

    摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。

    深度解读完整解读
已经到底了