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10月10日 · 周六

Agent 安全 · 论文

找到 3 篇
筛选4

攻击类型

提示注入3投毒与后门3

影响

越权操作3

系统形态

AI Agent3

攻击面/入口

用户输入4文档与消息1工具返回3检索语料1记忆写入7Agent 间消息1

层

应用层3

系统组件

MCP 与技能6记忆3权限与沙箱19
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。
攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：检索语料攻击面/入口：Agent 间消息系统组件：记忆话题：Agent 安全清除全部
  1. 防御arXiv 2609.17648

    多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离

    用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行

    arXiv
    2609.17648
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    gemma4:31b-cloud
    摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行，持密钥时承重的是策略预言机。

    作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上，检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。

    深度解读完整解读
  2. 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

    构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  3. 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
已经到底了