从期望危害到似然:LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
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提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁,使已部署 VLA 任务失败
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
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。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
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。
提出 CORSA,按任务簇优化技能注入的检索与执行
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
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。
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
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。
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出轨迹级可迁移对抗攻击,降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击:受害参数不可访问时,在白盒代理上造扰动再迁移。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
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。。
提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出服务方间接提示注入,把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容,就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
提出推理时上下文注入,用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
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。
提出 MemLeak,评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
提出 EviLLM,经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL 借网页抓取外泄
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。
提出 APEX,用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持 Agent
提出 memetic trojans,借助社交传染在 Agent 网络中传播对抗载荷
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。