研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
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提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 CONTRA,用树搜索修改良性配置以诱发 Agent 恶意动作
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
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。
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出 PERSISTBD,发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
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。
提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
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。
提出 TrustProbe,挖掘 skill 到敏感操作的非安全信任链
提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出两阶段框架 A2M,优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
提出 APEX,在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出利用检查点回滚破坏智能体执行连续性的攻击
摘要论文系统研究了智能体 C/R 的安全性,分析了合法回滚破坏执行连续性的机理,并实证评估了其普遍性与危害。
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
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。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
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
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。