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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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
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。
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
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
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
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
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。
提出利用检查点回滚破坏智能体执行连续性的攻击
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。
提出 FlowSeal,在工具边界用信息流控制阻断 Agent 隐私泄露
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。
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
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。
发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
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。
提出 EvoSafeHarness,为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
提出任务绑定令牌与策略预言机,在多智能体流水线中拦截未授权执行
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。
提出 Skilder,用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用
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。
提出身份绑定且只收窄的能力令牌,用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体,需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出残余权限重放攻击,让长期 Agent 跨任务复用未失效授权
提出状态控制攻击 DART 与预执行防御 SAGE,拦截工具 Agent 的有害状态转移
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。