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10月9日 · 周五

全部论文

找到 118 篇
筛选2

攻击类型

越狱4提示注入24投毒与后门27恶意使用3

攻击技术

自动化搜索8编码与混淆3针对防御6潜伏触发10诱导选用3

模型自身风险

欺骗与谋划8奖励作弊13失准与价值偏离3Agent 危险操作17危险能力8幻觉与编造4

防御类型

模型加固3检测与过滤5指令与数据隔离4权限与审批6监控与审计12

影响

有害内容4越权操作38数据与隐私泄露12输出被操纵8可用性与可靠性7监督失效15滥用能力提升5

系统形态

模型与 API530LLM 应用77AI Agent432coding agent93science agent17web agent14网页与电脑操作14多智能体51具身与机器人25

攻击者权限

黑盒4

攻击面/入口

用户输入14网页与界面3文档与消息4工具返回6工具与技能描述21代码仓库与依赖11记忆写入5图像与音视频5训练数据3权重与梯度4分发渠道18

层

提示层4模型层11应用层89训练与数据层13

系统组件

MCP 与技能20记忆7护栏与评审5监控器21推理链5权限与沙箱8微调与开源权重4视觉6多模态7
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 494 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：coding agent系统形态：具身与机器人清除全部

另有 494 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    arXiv
    2610.10612
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

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  8. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    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。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2610.06584

    论文：AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者

    评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击

    arXiv
    2610.06584
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
    摘要攻防孰强随环境、系统和弱点改变。

    作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。

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  13. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  16. 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

    提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    arXiv
    2610.05793
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    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。

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  17. 其他arXiv 2610.05689

    研究者提出用可逆神经网络为 AI 控制系统寻找可证明的前向不变集

    提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集

    arXiv
    2610.05689
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Pendulum AI-controller、Cart pole AI-controller、PVTOL AI-controller
    摘要用潜空间超矩形加解析验证，为事先给定的 AI 控制器寻找 FIS。

    本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。

    深度解读完整解读
  18. 防御arXiv 2610.05166

    安全动作不等于可行动作：VICS-G 为 VLA 策略做可行未来解码

    提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选

    arXiv
    2610.05166
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    SafeVLA (task-optimized / base)、SafeVLA (safety-aligned / safe)
    摘要作者用可行未来解码重排冻结 VLA 的下一步，并称 VICS-G 降低观测代价且完成率接近策略采样。

    训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。

    深度解读完整解读
  19. 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
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