攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、E5、Contriever-MSMARCO
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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- 攻击arXiv 2608.05563
研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能
- arXiv
- 2608.05563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、GPT-5.4 等 7 个
摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞，提出并验证轨迹投毒攻击。
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
- 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
- 测试
- Qwen3-Coder-Next、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 等 7 个
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。
- 分析与理论arXiv 2610.09517
审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度
开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
- arXiv
- 2610.09517
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- Qwen2-VL-7B、CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14 等 6 个
- 组件视觉
摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
- 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
- 测试
- Qwen2.5-VL-72B、Qwen3-VL-32B、Qwen3.5-122B-A10B 等 7 个
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
- 测试
- Qwen2-VL-7B、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 2610.09027
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
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen2.5-32B 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。
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 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。
- 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
- Qwen V3.8 Flash、deepseek-v4-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。
- 防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct、Qwen3.5-122B-A10B、Gemini-2.5-Pro 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 攻击arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen2.5-72B、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 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
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.7-max、Qwen3.7-plus、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。
- 评测与基准arXiv 2608.11816
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
- arXiv
- 2608.11816
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
- 防御arXiv 2607.24017
多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦：SPAR 免训练干预方法
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉
- arXiv
- 2607.24017
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-VL、LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B 等 7 个
摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力，在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
- 防御arXiv 2610.01184
ReCast：在固定媒体接口下保护多模态推理的隐私框架
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
- arXiv
- 2610.01184
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen3.5-Omni-Plus、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen3-ASR-1.7B 等 11 个
- 组件视觉
- 攻击arXiv 2608.27531
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
- arXiv
- 2608.27531
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen3-VL-32B-Thinking、GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.32763
Mandela-Bench：36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
- arXiv
- 2609.32763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3-VL-235B-A22B、Qwen3.6-27B 等 15 个
摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见，过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-32B-Instruct、Qwen3.6-Plus、GPT-5.4 mini 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。