攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
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- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 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
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 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。
- 防御arXiv 2610.01349
PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行
提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权
- arXiv
- 2610.01349
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 防御arXiv 2610.02569
Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限
- arXiv
- 2610.02569
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 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
- 攻击arXiv 2609.35576
研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
- arXiv
- 2609.35576
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 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。
- 评测与基准arXiv 2609.34790
CoSec：面向社区场景的 LLM Agent 安全基准
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
- arXiv
- 2609.34790
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- OpenClaw with Gemini 3.1 Pro、OpenClaw with Qwen 3.8 Max、OpenClaw with MiniMax M2.5 等 13 个
- 防御arXiv 2609.34518
SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE
提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE
- arXiv
- 2609.34518
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 5 个
摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE，实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。
- 攻击arXiv 2609.33985
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
- 攻击arXiv 2609.33910
论文提出残留授权重放攻击：长期运行 Agent 的授权可跨任务复用
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
- arXiv
- 2609.33910
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、Gemini-3.1-Flash-Lite、Qwen3-14B 等 6 个
- 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搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- 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。
- 风险行为arXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
- 防御arXiv 2609.28693
skilder：以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制
提出 Skilder，按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
- arXiv
- 2609.28693
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 6 个
摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
- 防御arXiv 2609.24165
APEXA 为同步辐射数据处理的 LLM 多智能体加装执行完整性护栏
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
- arXiv
- 2609.24165
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5-mini、GPT-5.4、Claude Opus 4.7 等 4 个
摘要作者称执行是否发生要由工具层核对，而不能只靠提示词。
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
- 可解释性arXiv 2609.23587
大型推理模型的效率与安全困境：量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
- arXiv
- 2609.23587
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。