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10月10日 · 周六

全部论文

找到 59 篇
筛选6

攻击类型

越狱12提示注入29投毒与后门14提取与窃取4

攻击技术

自动化搜索10编码与混淆4针对防御4潜伏触发10

模型自身风险

欺骗与谋划3Agent 危险操作6拒答失当3

防御类型

指令与数据隔离6权限与审批10监控与审计5

影响

有害内容16越权操作156数据与隐私泄露43输出被操纵62可用性与可靠性31监督失效44滥用能力提升11

系统形态

LLM 应用17AI Agent59coding agent14web agent5网页与电脑操作0多智能体9

攻击者权限

黑盒7

攻击面/入口

用户输入21网页与界面3文档与消息7工具返回12工具与技能描述9代码仓库与依赖3记忆写入10Agent 间消息5分发渠道7

层

模型层6应用层59

系统组件

MCP 与技能14记忆11护栏与评审5监控器7权限与沙箱10
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 277 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：有害内容影响：数据与隐私泄露系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：网页与电脑操作层：应用层清除全部

另有 277 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。

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  4. 防御arXiv 2610.07258

    AMU：用派生血缘门控实现企业 AI Agent 列级访问控制

    提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问

    arXiv
    2610.07258
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要在完整血缘下，AMU 按列权限放行缓存，并标出同名 KPI 冲突。

    AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

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  7. 评测与基准arXiv 2610.07089

    研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    arXiv
    2610.07089
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个

    摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2610.05586

    AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    arXiv
    2610.05586
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个

    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。

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  9. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    arXiv
    2610.04589
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.03938

    论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%

    评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱

    arXiv
    2610.03938
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
    摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

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  12. 防御arXiv 2610.03434

    Persona Guardrail：面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界

    arXiv
    2610.03434
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等 5 个
    摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验，并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。

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  13. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL 借网页抓取外泄

    arXiv
    2610.01768
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

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  14. 评测与基准arXiv 2610.01508

    OverAct：衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数

    发布 OVERACT 衡量工具智能体主动越权取数并评测 SELFAUDIT

    arXiv
    2610.01508
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.6-Flash、Qwen3.6-Plus、Qwen3.7-Max 等 7 个
    摘要七模型普遍超额调用。

    七个来自四个家族的工具调用模型，在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization，用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量，并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2609.39788

    研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    arXiv
    2609.39788
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。

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  16. 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。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2610.00371

    FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流

    提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流

    arXiv
    2610.00371
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Qwen3-32B 等 5 个
    摘要配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用，FlowReview 把三项审查接到执行。

    这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。

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  18. 风险行为arXiv 2609.38296

    印第安纳大学 OSoMe 研究：LLM 之间顺着原有立场共振比硬说服更易激进化

    比较智能体对话中共振与说服对信念激进化的效果

    arXiv
    2609.38296
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B
    摘要两智能体实验中，作者称共振比说服更能激进化，并会波及相关信念。

    作者用两个 LLM 智能体的对话，考察一方能否把另一方扮演的人格信念推向更极端。

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  19. 评测与基准arXiv 2609.35557

    论文：容器、权限规则与沙箱都无法区分读取研究代码的是编译器还是编码 Agent

    评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取

    arXiv
    2609.35557
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    摘要此 harness 表达不了编译器可读而智能体不可读，五条路径两边都不覆盖。

    作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置：编译器必须读本组材料与反应模型，这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

    深度解读完整解读
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