攻击arXiv 2608.16246
CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击
提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链
- arXiv
- 2608.16246
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-3.1-flash、GPT-5.4、DeepSeek-V4 等 4 个
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。
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- 攻击arXiv 2607.03220
CONTRA：研究者用配置树搜索对个人化 Agent 做红队测试
提出 CONTRA，用树搜索修改良性配置以诱发 Agent 恶意动作
- arXiv
- 2607.03220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma4-31b、Gemma4-e4b、GLM-4.7-flash 等 6 个
- 技术自动化搜索
- 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 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Devstral-Small-2、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 2608.04741
LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击
提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Gemini 3 Flash、GPT-4o、Claude Sonnet 4 等 7 个
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
- 攻击arXiv 2609.11757
研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、all-MiniLM-L6-v2 等 5 个
- 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
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 1.5 Pro、Gemini 2.0 Flash、Llama 3.1 405B 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。
- 攻击arXiv 2609.18217
研究：跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 15 个
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
- 攻击arXiv 2610.01564
APEX 用跨技能链劫持 LLM Agent
提出 APEX，在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
- arXiv
- 2610.01564
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-2.5-Flash、Gemini-2.5-Pro、GPT-5.5 等 7 个
- 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
- google/gemma-4-26B-A4B-it、openai/gpt-oss-20b、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。
- 攻击arXiv 2610.00430
Memetic Trojans：利用社交传染在 LLM Agent 网络中传播对抗载荷
提出 memetic trojans，把对抗载荷嵌入智能体自发转发的社会传染内容
- arXiv
- 2610.00430
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gemma2-27B、gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash 等 5 个
摘要memetic trojans 用内生社会传染携带载荷。
Memetic trojans 是一类网络介导攻击：对抗载荷搭在智能体本来就会转发和点赞的内容上扩散，转发者不必被攻陷，也不必执行“请继续复制”的指令。
- 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，借聊天机器人网页抓取外传
- arXiv
- 2610.01768
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 15 个
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。
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-3.1-Pro、Claude-Opus-4.7、GPT-5.5 等 11 个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 攻击arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FlowSeal，在工具边界用信息流控制阻断 Agent 隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-Flash-2.5、DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1 等 4 个
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemma-4-31B、Gemma-4-12B、GPT-5.5 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Gemini-2.5-Flash、GPT-4o-mini、AgentCF 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，用强化学习生成恶意工具描述以诱导 Agent 外泄上下文
- arXiv
- 2608.27800
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma-4-E4B-it、Qwen-3-8B、GPT-OSS-20B 等 11 个
- 攻击arXiv 2609.01023
Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击
提出推断期后门攻击 AKRASIA，用代码触发器与伪装推理篡改代码输出
- arXiv
- 2609.01023
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-3.5-flash、Claude-Sonnet-5、GPT-5.5 等 7 个
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CodeGemma (2B)、Qwen2.5-Coder (3B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。