CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
另有 193 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
提出 COPEX 基准,评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 MADBench,评测多智能体辩论是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 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询
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。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测
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。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
提出 Skilder,按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
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。
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展,在架构上拒绝提示注入下的越权调用
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。
提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
提出 ISM,用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 ECLIPSE 双通道提示注入,劫持长程 Agent 的动作轨迹
提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。
提出 ClawSentry 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
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。
提出 LeakGauge,用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
提出 CompoSkill,将逐个通过扫描的技能编排为攻击链
摘要论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。
提出 ElasticBack,在单个 Agent 技能中植入条件后门
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。