攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.00392
A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型
提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
- arXiv
- 2610.00392
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
- 攻击arXiv 2609.30383
研究者提出技能级联攻击
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 11 个
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
- 攻击arXiv 2609.26761
A2M：针对 MCP 生态的两阶段 Agent 劫持框架
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
- arXiv
- 2609.26761
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.03884
HookPry：利用插件生命周期钩子更新劫持 AI Agent 框架
提出 HOOKPRY，用插件钩子版本更新供应链劫持 Agent 框架
- arXiv
- 2609.03884
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击arXiv 2609.02035
ISM：通过语义匹配隐式操纵 LLM Agent 的技能选择
提出 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
- arXiv
- 2609.02035
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama-2-7B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 8 个
- 攻击arXiv 2608.27800
ContextLeak：通过恶意工具窃取 LLM Agent 运行时上下文
提出 ContextLeak，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
- arXiv
- 2608.27800
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen-3-8B、GPT-OSS-20B、Gemma-4-E4B-it 等 11 个
- 攻击arXiv 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
- 攻击arXiv 2608.12273
研究者提出 Convergent Detour Hijacking 攻击，可让技能型 LLM Agent 绕路并放大资源消耗
提出 CDH 攻击，让技能型 Agent 绕路放大资源消耗
- arXiv
- 2608.12273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Haiku-4.5、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash 等 6 个
摘要CDH 让静态技能在保持任务完成时拉高调用与 token，耗时则因后端而异。
CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击：一个静态协调器把本可正确完成的任务，拐进有界但更耗资源的技能绕路，再交还原任务。
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 12 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 攻击arXiv 2603.20198
研究者提出 MM-Plan 多模态越狱框架
提出 MM-Plan 多模态越狱框架，自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
- arXiv
- 2603.20198
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama-3.2-11B、InternVL3-8B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
摘要作者称全局规划能攻破对单轮攻击更稳的前沿 MLLM。
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法，并配有人工基准 VE-Safety。
- 攻击arXiv 2601.05339
多模态大语言模型的多轮越狱攻击与 FragGuard 防御
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
- arXiv
- 2601.05339
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVa-1.6 (7B)、LLaVa-1.6 (13B)、Qwen-2-7B 等 5 个
- 攻击arXiv 2511.13892
论文提出利用图像排版操纵与多轮提示越狱智能交通系统中的 LVLM
提出图像排版操纵与多轮提示越狱，绕过交通场景视觉语言模型安全对齐
- arXiv
- 2511.13892
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVa-1.6、Qwen-2、GPT-4o-mini
已经到底了