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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 21 篇
筛选2

攻击类型

越狱1提示注入15投毒与后门12提取与窃取1检测规避1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索5编码与混淆4跨模态载荷2针对防御3潜伏触发10诱导选用2

模型自身风险

欺骗与谋划1奖励作弊1幻觉与编造1

影响

越权操作11数据与隐私泄露6输出被操纵2监督失效2

系统形态

模型与 API2LLM 应用2AI Agent44编程 Agent19网页与电脑操作4多智能体4具身与机器人1

攻击者权限

黑盒2白盒1

攻击面/入口

用户输入3网页与界面3文档与消息1工具返回2工具与技能描述10代码仓库与依赖4记忆写入4Agent 间消息1图像与音视频3训练数据2权重与梯度1分发渠道8

层

应用层20训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能12记忆4护栏与评审3权限与沙箱5微调与开源权重1视觉2多模态2

被测模型厂商

OpenAI16Qwen（阿里）15Anthropic13DeepSeek12智谱 GLM8Kimi（月之暗面）8Google5其他12
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 386 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：网页与电脑操作话题：Agent 安全清除全部

另有 386 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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

    网页与电脑操作测试GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个应用层
    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。

    完整解读
  2. 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

    网页与电脑操作测试LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个应用层
    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。

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  3. 攻击arXiv:2605.12673 ·

    UC Berkeley 提出 BenchJack，自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷

    提出 BENCHJACK，自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷

    编程 Agent网页与电脑操作测试Claude Code、OpenAI Codex应用层
    摘要论文系统揭示了智能体基准的奖励作弊隐患，提出自动化红队审计与迭代修补系统 BENCHJACK。

    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。

    完整解读
  4. 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

    微调植入拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞

    编程 Agent测试Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct训练与数据层

    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。

    完整解读
  7. 攻击arXiv:2609.39607 ·

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT，迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为

    编程 Agent攻击者白盒测试glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个应用层
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    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。

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  10. 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

    提出技能名抢注攻击，利用智能体虚构技能名劫持技能供应链

    编程 Agent测试GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个应用层
    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。

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  12. 攻击arXiv:2607.11698 ·

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动科研循环，发现生产级智能体的可复用漏洞概念

    编程 Agent攻击者黑盒测试Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个应用层
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。

    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。

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  16. 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

    多智能体编程 Agent测试MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个应用层
    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。

    完整解读
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