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10月10日 · 周六

全部论文

找到 7 篇
筛选5

攻击类型

提示注入4投毒与后门4

攻击技术

潜伏触发3

系统形态

AI Agent7

攻击面/入口

用户输入15网页与界面5文档与消息8工具返回17工具与技能描述45代码仓库与依赖3记忆写入5Agent 间消息6分发渠道29

层

应用层7

系统组件

MCP 与技能4记忆28护栏与评审6推理链3权限与沙箱11
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。另有 242 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：记忆写入层：应用层系统组件：MCP 与技能系统组件：推理链清除全部

另有 242 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改

    arXiv
    2609.35659
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
    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。

    深度解读完整解读
  2. 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

    系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御

    arXiv
    2609.12413
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆

    arXiv
    2609.29647
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。

    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。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2608.05563

    研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击

    提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统固化恶意行为

    arXiv
    2608.05563
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、MiniMax-M2.5、DeepSeek-V3.2 等 6 个
    摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞，提出并验证轨迹投毒攻击。

    这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2507.10457

    论文提出 LPCI：针对 Agent 逻辑层与持久记忆的提示控制注入攻击

    提出 LPCI，把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发

    arXiv
    2507.10457
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    ChatGPT、Claude、LLaMA3 等 8 个
    摘要作者定义 LPCI。

    作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。

    深度解读完整解读
已经到底了