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10月9日 · 周五

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  1. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 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。

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  2. 攻击arXiv 2606.09084

    研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击

    提出 CFD,跨会话拆解有害目标以绕过工具智能体本地监控

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-4.1、GPT-5-nano、Claude-3.5-Sonnet 等 6 个
    摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。

    CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.22818

    研究测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性场景开销

    测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性效用与 token 开销

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    gemini-3.1-flash-lite、text-embedding-3-small、claude-haiku-4-5-20251001
    摘要写时代价落在噪声内。

    在没有攻击的对话上,给记忆投毒防御计价,而不是再测一轮攻击是否被挡住。

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  4. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel:面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel,强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计,安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。

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  5. 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
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 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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  6. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    发表
    测试
    Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  7. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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  8. 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
    GPT-5.4、GPT-5.4-mini、Qwen3.5-397B-A17B 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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  9. 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
    GPT-5.3 Chat、GPT-5.5、GPT-4.1 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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  10. 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

    综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    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。

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  11. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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