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
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.02861
论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
- arXiv
- 2610.02861
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要把运维智能体当不可信租户，用七层控制在完全攻破假设下约束行动。
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
- 防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K3
- 评测与基准arXiv 2609.34092
机器遗忘在 ASR 中是否有效：arXiv 论文评估现有算法与评测工具
- arXiv
- 2609.34092
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- E-Branchformer
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 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
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 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。
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³，用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 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，用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- 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。
- 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
- 被测模型
- Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base、Llama-3.1-8B-Instruct 等 5 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。
- 评测与基准arXiv 2605.01970
Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准
构建 Trojan Hippo Bench，评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
- arXiv
- 2605.01970
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
已经到底了