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10月10日 · 周六

全部论文

找到 90 篇
筛选7

攻击类型

越狱4提示注入72投毒与后门36

攻击技术

自动化搜索10编码与混淆4针对防御3潜伏触发19

模型自身风险

Agent 危险操作4

防御类型

检测与过滤4指令与数据隔离12权限与审批15监控与审计7

影响

越权操作46数据与隐私泄露18输出被操纵16监督失效3

系统形态

LLM 应用12AI Agent90coding agent10web agent3多智能体24具身与机器人1

攻击者权限

黑盒3

攻击面/入口

用户输入73网页与界面43文档与消息46工具返回81工具与技能描述51代码仓库与依赖20检索语料9记忆写入32Agent 间消息22图像与音视频8权重与梯度4分发渠道35

层

应用层90基础设施层0

系统组件

MCP 与技能15记忆34护栏与评审5监控器8推理链3权限与沙箱19
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 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：AI Agent系统形态：具身与机器人攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：Agent 间消息层：应用层层：基础设施层清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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
  4. 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。

    深度解读完整解读
  5. 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。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据

    arXiv
    2610.05640
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

    深度解读完整解读
  7. 可解释性arXiv 2610.05295

    研究用因果追踪区分间接提示注入中的可读信号与有效干预

    用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预

    arXiv
    2610.05295
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-1.5B、Llama-3.1-8B 等 8 个
    摘要作者称源角色先于强工具选择效应可读，有效编辑还取决于位置、长度和方向来源。

    在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.05266

    论文披露主动式智能体的服务方间接提示注入攻击

    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

    arXiv
    2610.05266
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Pro 等 7 个
    摘要提供者侧间接注入用 T–B–S 把主动协助转向外部目标，并在三环境中提高模拟用户授权。

    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。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

    深度解读完整解读
  10. 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

    提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    arXiv
    2610.04589
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 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。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2610.02349

    MIRROR：面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    arXiv
    2610.02349
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
    摘要MIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2610.02005

    贝叶斯辩证论证（BDA）：面向持续对抗下多 LLM 委员会的可校准聚合

    提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗

    arXiv
    2610.02005
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    摘要BDA 用零额外调用的可靠性加权，给出可校准后验，并在持续对抗下反转不可靠席位。

    BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。

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  16. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    arXiv
    2610.03153
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2610.01349

    PACE：面向工具调用 LLM Agent 的来源感知能力强制执行

    提出 PACE，在工具调用前做路径隔离与效果授权

    arXiv
    2610.01349
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、DeepSeek-V4-Flash、Qwen-3.8-27B
    摘要PACE 在工具边界做路径割与效果核验。

    PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

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  19. 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，借助社交传染在 Agent 网络中传播对抗载荷

    arXiv
    2610.00430
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash、qwen-32B 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。

    深度解读完整解读
  20. 防御arXiv 2610.02569

    Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限

    arXiv
    2610.02569
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
    摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。

    Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

    深度解读完整解读
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