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10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 12 篇
筛选2

攻击类型

越狱2提示注入7投毒与后门4检测规避1恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索3多轮渐进2编码与混淆3角色扮演与说服1跨模态载荷2针对防御3潜伏触发3

模型自身风险

欺骗与谋划1危险能力1

影响

有害内容1越权操作4数据与隐私泄露4输出被操纵1监督失效1滥用能力提升1

系统形态

模型与 API11AI Agent18编程 Agent11网页与电脑操作1多智能体1具身与机器人1

攻击者权限

黑盒3白盒1无盒1

攻击面/入口

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

层

应用层11训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能5护栏与评审3权限与沙箱1微调与开源权重1视觉2多模态2

被测模型厂商

Qwen（阿里）11OpenAI9Anthropic8DeepSeek7智谱 GLM5Kimi（月之暗面）5其他8
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 95 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：红队清除全部

另有 95 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    完整解读
  2. 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
  4. 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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  5. 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。

    完整解读
  8. 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。

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  9. 评测与基准arXiv:2609.09798 ·

    CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏

    编程 Agent攻击者黑盒无盒测试CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个应用层

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  10. 攻击arXiv:2609.15383 ·

    微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力

    编程 Agent攻击者黑盒测试GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个应用层

    摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。

    完整解读
已经到底了