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10月9日 · 周五

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找到 51 篇

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  1. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、MiniMax-M2.5、DeepSeek-V3.2 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。

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  2. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 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。

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  3. 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

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 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。

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  4. 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

    发表
    测试
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 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。

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  5. Trojan Hippo Bench:针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  6. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 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。

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  7. 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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  8. 风险行为arXiv 2610.04083

    研究:失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标,审计与关闭记忆均不足以防住

    展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等 11 个
    摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。

    论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下,通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

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  9. 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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  10. ContextWeave:面向长周期办公工作流的智能体记忆基准

    提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ,衡量历史召回对后续任务的增益

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GLM-5.1 等 5 个
    摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。

    ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准,用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。

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  11. 分析与理论arXiv 2608.27924

    智能体记忆如何可靠处理不可回答问题:一项系统研究

    分析外部记忆对智能体可靠处理不可回答问题的作用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、GPT-5.5
    摘要记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应,但跨数据集不稳定,且更依赖可迁移的行为指导。

    这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳,以及稳来自哪一种存储内容。

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  12. 攻击arXiv 2609.35576

    研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击

    提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击

    发表
    测试
    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。

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  13. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    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。

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  14. SCHEMA:面向科学 Agent 幻觉的拓扑感知评测框架

    提出 SCHEMA,用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi-K2.5、Qwen3.6-Plus、Llama-4-Scout 等 10 个
    摘要SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉,终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。

    SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架,实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。

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  15. 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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