攻击arXiv 2608.04741
LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击
提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
红队 · 论文
另有 64 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 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，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、Qwen3.8-27B、Claude Opus 4.8 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 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
提出 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
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
- 攻击提示注入
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。
- 防御arXiv 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个
摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
提出自博弈红队智能体 GPT-Red，自动挖掘提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 防御arXiv 2609.22178
SCOPE：训练有能力且安全的计算机使用智能体
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
- arXiv
- 2609.22178
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Qwen3.5-9B、SCOPE-mid-checkpoint、SCOPE-Capability-Safety 等 14 个
- 攻击arXiv 2610.00392
A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型
提出 A2A-TIBA 间接提示注入，诱导智能体部署常驻回调并外传数据
- arXiv
- 2610.00392
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
- 评测与基准arXiv 2609.19140
AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
- arXiv
- 2609.19140
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
- 攻击提示注入
摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。
AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。
- 评测与基准arXiv 2609.32635
TrustFork：显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限
提出 TRUSTFORK 基准，评测展示身份劫持多智能体编排权限
- arXiv
- 2609.32635
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个
- 攻击提示注入
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK，揭示展示身份如何劫持操作权威，并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。
- 评测与基准arXiv 2609.19705
SoK 论文提出 FARSIGHT 框架，评测 15 个学术金融 LLM 交易 Agent 的鲁棒性与安全失败
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
- arXiv
- 2609.19705
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 7 个
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
- 攻击arXiv 2609.22510
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
- 攻击arXiv 2609.33628
用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试
提出跨目标课程强化学习，生成间接提示注入以劫持智能体
- arXiv
- 2609.33628
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini、GPT-5-nano 等 14 个
摘要提出跨目标模型课程强化学习，攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
- 攻击arXiv 2609.36576
AdaLCPI：让 Agent 从长上下文碎片中重建间接提示注入
提出 AdaLCPI，把间接提示注入拆成片段嵌入工具返回并自适应优化
- arXiv
- 2609.36576
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4.1、GPT-5.1、GPT-5.6-Luna 等 7 个
已经到底了