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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- 攻击arXiv 2606.14517
研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 分析与理论arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等 4 个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 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。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 其他arXiv 2609.23894
综述提出智能体 AI 安全的跨维度威胁分类 T={S,B,P,A}
提出威胁分类 T 并映射智能体红队研究与安全基准的覆盖
- arXiv
- 2609.23894
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件推理链
- 评测与基准arXiv 2609.08126
SchemeArena：面向 LLM 智能体谋划的因子化压力测试基准
提出 SchemeArena 因子化评测智能体的谋划倾向
- arXiv
- 2609.08126
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-32B、o4-mini 等 5 个
摘要SchemeArena 把 scheming 拆成目标和 hint 等因子。
- 防御arXiv 2608.27348
INTENT-AS-A-TOOL：用意图工具追踪智能体失准
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
- arXiv
- 2608.27348
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3.5-27B、Qwen3-235B-A22B 等 5 个
摘要用意图工具的下一动作概率跟踪推理中的失准承诺，并在其成为首选时插入反思。
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
- 分析与理论arXiv 2609.34572
论文提出 Nudgeability：推理模型会跟随置信信号却不追踪自身能力
提出 Nudgeability，测量推理模型跟随信心信号调整工具委派的对准程度
- arXiv
- 2609.34572
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-14B 等 11 个
- 组件推理链
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
已经到底了