攻击arXiv 2604.14604
AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入
提出 AudioHijack，用不可感知对抗音频对语音模型实施听觉提示注入
- arXiv
- 2604.14604
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要提出了 AudioHijack 框架，揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
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- 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
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。
- 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
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。
- 攻击arXiv 2608.16246
CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击
提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链
- arXiv
- 2608.16246
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
- 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
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 2608.04741
LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击
提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
- 攻击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
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。
- 攻击arXiv 2604.02623
论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆
提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
- arXiv
- 2604.02623
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
- 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
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 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 2610.07645
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
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，在任务簇上联合优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 攻击与 AttestMCP 防护，度量并降低输入扰动敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 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
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
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。
- 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
- 被测模型
- OpenClaw、OpenCode、Hermes Agent 等 11 个
- 攻击arXiv 2609.39352
研究者提出解耦铺垫与执行的 LLM Agent 技能投毒攻击
提出 CoordPoison，将技能投毒的借口与完整动作拆到上下游 Skill
- arXiv
- 2609.39352
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash、Claude-Sonnet-4.6 等 5 个
摘要CoordPoison 外置借口。
CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法，把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。
- 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
- 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
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash、GPT-5.4 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。
- 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
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 2607.12507
研究者提出 RARE 攻击：LLM 辅助逆向工程中的表示混淆
提出 RARE-Guard，阻断逆向分析中观察被提升为指令或已验证状态
- arXiv
- 2607.12507
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要成对二进制衡量无效提升。
作者定义的失败是：LLM 辅助逆向中，忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。