跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 9 篇
筛选5

攻击类型

提示注入5投毒与后门4

影响

输出被操纵3

系统形态

模型与 API3AI Agent6多智能体5

攻击面/入口

用户输入38网页与界面9文档与消息16工具返回20工具与技能描述9代码仓库与依赖3检索语料3记忆写入29Agent 间消息6图像与音视频18训练数据3分发渠道6

层

应用层6

系统组件

MCP 与技能6记忆4护栏与评审4监控器3推理链3权限与沙箱8微调与开源权重31视觉7音频2多模态12
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 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：Agent 间消息攻击面/入口：训练数据系统组件：记忆系统组件：监控器系统组件：音频清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    arXiv
    2610.03153
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    arXiv
    2609.17320
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2608.03272

    多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究

    复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用

    arXiv
    2608.03272
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B、Claude Haiku 4.5、Mixtral 8×7B 等 4 个
    摘要连通性沿 k 与ρ改变攻防，且用户/物品与早期/稳态需要分开看。

    作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防，复现已有方法而不是提出新载荷。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2605.30040

    研究揭示 LLM 按 token 计费可被服务商系统性虚报

    构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收

    arXiv
    2605.30040
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    PALACE domain-adapted auditor
    摘要不诚实提供方可在三种 token 审计上虚报并通过检查，作者认为需改用提供方不控制的证据。

    不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2605.08460

    论文建模多智能体网络中的子智能体继承攻击面

    建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞

    arXiv
    2605.08460
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    MiniMax M2.5、Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8、Qwen3.5-Plus 等 5 个
    摘要形式化子智能体继承，在 OpenClaw 上演示四类编排层漏洞并提出防御。

    作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析，并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2505.23559

    SafeScientist：让 LLM 智能体的科学发现具备风险意识

    提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务

    arXiv
    2505.23559
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent、多智能体
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4.1、GPT-3.5-turbo 等 5 个
    摘要四层监控加科研安全基准。

    SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。

    深度解读完整解读
已经到底了