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10月9日 · 周五

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找到 25 篇

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  1. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    kimi-k3、gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite 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。

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  2. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    测试
    Kimi-K2、Kimi-K2.5、Qwen2.5-72B-Instruct 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

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  3. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    发表
    测试
    kimi-k2.5、gpt-5、UI-TARS-1.5-7B 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

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  4. 攻击arXiv 2609.18217

    研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件

    发表
    测试
    Kimi-K2.5、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 15 个

    摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。

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  5. 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

    发表
    测试
    Kimi-K2.6、GPT-5.6 Luna、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。

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  6. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi-K3、Kimi-K2.6、Claude-Opus-4.8 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。

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  7. 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

    发表
    测试
    Kimi CLI/Kimi-K2.5、Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5 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。

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  8. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Kimi-K2.6、Minimax-M2.7、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

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  9. 攻击arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA:针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据

    发表
    测试
    kimi-k2.7-code、MiniMax-M3、deepseek-v4-pro 等 8 个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体,GDA 用四类结果定位防线,ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。

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  10. 防御arXiv 2604.11806

    Meerkat:跨大量 Agent 轨迹检测安全违规

    提出 Meerkat,聚类并用智能体搜索审计 Agent 轨迹库的跨轨迹违规

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi-K2、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 8 个
    摘要Meerkat 用聚类与智能体搜索定位跨轨迹违规,并在真实评测轨迹中找出脚手架泄题与奖励黑客。

    Meerkat 是事后审计方法,用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。

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  11. Mole:面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准,评测监控器对智能体内部威胁的检出能力

    发表
    测试
    Kimi-K2.6、GPT-5.3 Chat、GPT-5.5 等 15 个
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准,作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值,并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.27336

    CART:面向大语言模型的闭环自适应红队框架

    提出闭环自适应红队框架 CART,评测模型与工具 Agent 的风险面

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi K2.6、Claude Opus 4.8、GPT-5.5 等 7 个
    摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索,在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。

    CART 把自动红队从一次清单式打分,改成带预算、可追溯的闭环搜索。

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