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10月9日 · 周五

全部论文

找到 40 篇
筛选5

攻击类型

越狱6提示注入15投毒与后门8拒绝服务1恶意使用1

攻击技术

自动化搜索3多轮渐进2编码与混淆5角色扮演与说服1针对防御1潜伏触发4诱导选用2

模型自身风险

欺骗与谋划3失准与价值偏离4Agent 危险操作6拒答失当1幻觉与编造2

防御类型

模型加固1检测与过滤2指令与数据隔离3权限与审批4监控与审计4

影响

有害内容2越权操作18数据与隐私泄露6输出被操纵3可用性与可靠性7监督失效2

系统形态

LLM 应用11AI Agent40编程 Agent8网页与电脑操作2多智能体8

攻击者权限

黑盒2

攻击面/入口

用户输入9网页与界面2文档与消息3工具返回8工具与技能描述6代码仓库与依赖2记忆写入6Agent 间消息2权重与梯度1分发渠道7

层

模型层5应用层40训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能9记忆6护栏与评审3监控器7权限与沙箱5微调与开源权重1

被测模型厂商

OpenAI228Qwen（阿里）175Anthropic151Google141DeepSeek122智谱 GLM91Meta78Kimi（月之暗面）78Mistral36MiniMax34xAI32Microsoft12NVIDIA9字节跳动9其他82
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 479 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：AI Agent系统形态：编程 Agent层：应用层被测模型厂商：NVIDIA被测模型厂商：Mistral清除全部

另有 479 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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
    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。

    深度解读完整解读
  3. 防御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
    mistral-large、gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite 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。

    深度解读完整解读
  5. 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
    Mistral Large 2、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 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。

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  6. 风险行为arXiv 2610.04083

    研究：失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标，审计与关闭记忆均不足以防住

    展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行

    arXiv
    2610.04083
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral Medium、Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5 等 11 个
    摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。

    论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

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  7. 风险行为arXiv 2610.03033

    研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为

    测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响

    arXiv
    2610.03033
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Mistral Large (mistral-large-2512)、GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) 等 4 个
    摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。

    四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。

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  8. 风险行为arXiv 2609.39050

    研究：九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控

    测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控

    arXiv
    2609.39050
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、编程 Agent
    测试
    devstral-2512、Mistral-Large-2512、DeepSeek-V4-Pro 等 15 个

    摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。

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  9. 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
    Mistral-Large、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。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2606.09084

    研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击

    提出 CFD，跨会话拆解有害目标以绕过工具智能体本地监控

    arXiv
    2606.09084
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral-Small-3.2、GPT-4.1、GPT-5-nano 等 6 个
    摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。

    CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。

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  12. 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，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持

    arXiv
    2607.12340
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Ministral-3 8B、Nemotron-Cascade-2 30B、GLM-4.5-Air 等 10 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。

    深度解读完整解读
  14. 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，用对象解析与确定性提交门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
    测试
    Mistral Large 3、Sonnet 4.5、Haiku 4.5 等 7 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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  15. 风险行为arXiv 2610.01073

    论文研究递归自我改进中的安全失效为何持续及智能体如何恢复

    测量递归自改进中已检出授权失败的持续执行与恢复

    arXiv
    2610.01073
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Devstral 2、GLM 4.7 Flash、Qwen3 Coder 等 5 个
    摘要跨代授权安全取决于当前条件下将运行的程序，以及下次编辑哪一份实现。

    递归自改进中的授权安全，要跟着每一代实际运行的程序走，而不能只看最后有没有一份正确代码。

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  18. 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
    Mistral-Small-24B-Instruct-2501、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Meta-Llama-3.3-70B-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。

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  20. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降

    arXiv
    2609.35928
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。

    深度解读完整解读
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