攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
后门与投毒 · 论文
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- 攻击arXiv 2604.02623
论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆
提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
- arXiv
- 2604.02623
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个
摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
- 评测与基准arXiv 2605.01970
Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准
提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御
- arXiv
- 2605.01970
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
- 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，发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- 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。
- 攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
提出拓扑条件后门，使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
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。
- 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
- GPT-4o-mini、AgentCF、AgentRAG 等 8 个
- 攻击arXiv 2608.06862
SynChain：诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化
提出 SYNCHAIN，诱导计算机使用 Agent 自合成潜伏技能并跨任务触发
- arXiv
- 2608.06862
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁，验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。
- 攻击arXiv 2609.07051
TrojanWorld：通过想象引导对世界模型智能体植入后门
提出 TrojanWorld，通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
- arXiv
- 2609.07051
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer
摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
- 攻击arXiv 2609.14060
AgentQ：针对 LLM Agent 的量化条件后门攻击
提出 AGENTQ，向开源智能体权重植入仅在量化后触发的恶意工具后门
- arXiv
- 2609.14060
- 发表
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
已经到底了