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多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
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。
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- 评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Fable 5.1、Claude Sonnet 5、Claude Haiku 4.5 等 14 个
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 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 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-chat、Meta Llama 3.1 8B、Kimi
- 攻击arXiv 2608.29381
研究者提出 Agent 检查点回滚的五类安全失效，并在 Hermes、Cline、LangGraph 上实现三种攻击
提出利用检查点回滚破坏智能体执行连续性的攻击
- arXiv
- 2608.29381
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-v4
- 组件权限与沙箱
摘要论文系统研究了智能体 C/R 的安全性，分析了合法回滚破坏执行连续性的机理，并实证评估了其普遍性与危害。
- 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
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2609.15989
研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
- arXiv
- 2609.15989
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
- 防御arXiv 2610.00400
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
- 防御arXiv 2610.01058
MOMAT：面向量化 LLM 低功耗越狱防御的多图集混合框架
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
- arXiv
- 2610.01058
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-13B、Llama2-7B、Mistral-7B
- 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
- arXiv
- 2604.11806
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 可解释性arXiv 2609.04721
研究：拒答方向可跨架构迁移，安全工具可按写入位置重新估计
在写入点定位拒答方向，经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
- arXiv
- 2609.04721
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Falcon-Mamba-7B、Falcon3-Mamba-7B、Llama-3.1-8B 等 8 个
摘要拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移，但必须在各架构的写入点读取。
作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。
- 评测与基准arXiv 2609.06966
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
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 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。。
- 防御arXiv 2609.13534
HPD 与 HERALD：用跨层有害性传播轨迹检测越狱提示
提出 HERALD，用跨层有害投影轨迹检测越狱提示
- arXiv
- 2609.13534
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct、OLMo2-7B-Instruct 等 8 个
摘要HPD 用跨层投影形状区分有害与良性提示。
- 防御arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FlowSeal，在工具边界用信息流控制阻断 Agent 隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1、GPT-4.1-mini 等 4 个
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 防御arXiv 2609.22573
研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案
提出企业 MCP 的零信任授权扩展，拒绝提示注入下的越权工具调用
- arXiv
- 2609.22573
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gpt-5、claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-7 等 6 个
摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界：智能体即使被提示注入，也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Perspective-API、Baidu-API、Tencent-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 防御arXiv 2609.20129
局部稀疏性实现无监督 LLM 安全检测
提出局部稀疏无监督安全检测，标记偏离安全分布的输入
- arXiv
- 2609.20129
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- qwen2-1.5b-instruct、ministral-8b-instruct、llama3-8b-instruct 等 6 个
- 防御arXiv 2609.36326
PILLAR：面向增强检索的私有倒排索引词法查找
提出 PILLAR，用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询
- arXiv
- 2609.36326
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-70B、e5-base-v2 等 4 个
- 组件RAG
摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排，在两基准上换取延迟或质量。
PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
发布 MADBench，评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。