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10月10日 · 周六

全部论文

找到 225 篇
筛选6

攻击类型

越狱14提示注入113投毒与后门47检测规避7恶意使用4

攻击技术

自动化搜索26多轮渐进3编码与混淆5跨模态载荷4针对防御12潜伏触发15诱导选用7

模型自身风险

欺骗与谋划4奖励作弊3失准与价值偏离14Agent 危险操作48幻觉与编造6

防御类型

模型加固8推理时干预3检测与过滤17指令与数据隔离30权限与审批40监控与审计16

影响

有害内容16越权操作158数据与隐私泄露44输出被操纵67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41AI Agent225coding agent39science agent5web agent10网页与电脑操作11多智能体31具身与机器人3

攻击者权限

黑盒8

攻击面/入口

用户输入42网页与界面33文档与消息34工具返回64工具与技能描述37代码仓库与依赖13检索语料9记忆写入19Agent 间消息15图像与音视频5分发渠道24

层

提示层5模型层7应用层225训练与数据层7

系统组件

MCP 与技能40记忆31RAG6护栏与评审15监控器19推理链3权限与沙箱55视觉8多模态9
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 249 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：越权操作影响：输出被操纵系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：多智能体层：应用层清除全部

另有 249 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2610.12360

    论文提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    提出 ISE 框架，评测 LLM Agent 在知识冲突下的认知谦逊

    arXiv
    2610.12360
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Nemotron-Orchestrator-8B、Claude Sonnet 4.6、GPT-5 等 5 个
    摘要ISE 轨迹评测显示，四个智能体的高任务准确率并不对应更高的认知谦逊。

    作者要测的不是智能体最终答得对不对，而是知识冲突出现时，它有没有在轨迹里认出缺口、做有界的工具跟进，并把没解决的不确定性写给用户。

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  4. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    arXiv
    2610.09793
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.09581

    研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力：答案正确但引用来源多为猜测

    评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持

    arXiv
    2610.09581
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、claude-sonnet-4-6、gpt-5.4-mini-2026-03-17 等 5 个
    摘要保存执行范围的标识绑定，才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。

    包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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  6. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    arXiv
    2610.10612
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  7. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    arXiv
    2610.09469
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

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  8. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  10. 防御arXiv 2610.08082

    POLAR：面向小型工具调用智能体的可逆性护栏框架

    提出 POLAR 本体门控，在执行前否决不可逆工具调用

    arXiv
    2610.08082
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    qwen/qwen3-8b、meta-llama/llama-3.1-8b-instruct、nvidia/nemotron-nano-9b-v2 等 6 个
    摘要训练无关的事前可逆性门控，弱 airline 模型有收益，强模型与 retail 常回落。

    POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

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  11. 评测与基准arXiv 2610.07753

    SafeActBench 发布：工具型 Agent 在证据到行动链上的失败模式

    构建 SAFEACTBENCH 评测工具型 Agent 的证据到行动失败

    arXiv
    2610.07753
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Flash 等 5 个
    摘要作者称失败常起于调查不足或过早行动，证据齐后的单步则少失败。

    SAFEACTBENCH 评测工具智能体的 consequential actions 是否由行动前已建立的证据支持，而不是只看终态对不对。

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  12. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    arXiv
    2610.07657
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  13. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    arXiv
    2610.07645
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  15. 评测与基准arXiv 2610.07359

    论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性

    arXiv
    2610.07359
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    AgentTrust runtime (174 rules)、GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001 等 7 个
    摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。

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  17. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    arXiv
    2610.06748
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  19. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

    深度解读完整解读
  20. 攻击arXiv 2610.05943

    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。。

    深度解读完整解读
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