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10月9日 · 周五

全部论文

找到 58 篇
筛选4

攻击类型

越狱2提示注入17投毒与后门12检测规避1恶意使用2

攻击技术

自动化搜索2多轮渐进2编码与混淆2角色扮演与说服1推理链操控1跨模态载荷1针对防御3潜伏触发6诱导选用2

模型自身风险

欺骗与谋划6奖励作弊8失准与价值偏离2Agent 危险操作7危险能力8幻觉与编造1

防御类型

模型加固1检测与过滤3权限与审批3监控与审计9

影响

有害内容1越权操作18数据与隐私泄露6输出被操纵5可用性与可靠性1监督失效12滥用能力提升4

系统形态

模型与 API122LLM 应用26AI Agent206编程 Agent58网页与电脑操作18多智能体29具身与机器人0

攻击者权限

黑盒4灰盒1

攻击面/入口

用户输入8文档与消息4工具返回4工具与技能描述11代码仓库与依赖7记忆写入4Agent 间消息3图像与音视频1训练数据1权重与梯度1分发渠道9

层

提示层1应用层55训练与数据层2

系统组件

MCP 与技能12记忆5护栏与评审3监控器13推理链2权限与沙箱4微调与开源权重1视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI55Anthropic48Qwen（阿里）43Google30DeepSeek29智谱 GLM28Kimi（月之暗面）23Meta16MiniMax11Mistral7xAI6其他26
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 648 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：具身与机器人被测模型厂商：OpenAI被测模型厂商：Kimi（月之暗面）清除全部

另有 648 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    arXiv
    2608.09732
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    arXiv
    2608.25776
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 等 7 个

    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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2605.16626

    Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

    构建 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点

    arXiv
    2605.16626
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-5.5、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7 等 6 个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

    深度解读完整解读
  7. 防御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 并检测技能注入

    arXiv
    2610.06001
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    gpt-5.6-terra、openai/gpt-5.1-codex-max、deepseek-v4-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。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2605.17380

    Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月

    提出企业级检测系统 ADR，检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    arXiv
    2605.17380
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-4o、text-embedding-3-large、Claude Sonnet 4 等 4 个

    摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。

    深度解读完整解读
  9. 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

    提出路径对齐归因 PAA，在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、GPT-5.5、GPT-5.6-Sol 等 7 个
    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
  11. 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
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    Kimi-K2、Kimi-K2.5、Qwen2.5-72B-Instruct 等 12 个
    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。

    深度解读完整解读
  12. 风险行为arXiv 2609.39050

    研究：九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控

    测量良性多智能体协作中自发隐蔽传递凭据以绕过监控

    arXiv
    2609.39050
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、编程 Agent
    测试
    gpt-oss-120b、gpt-5-mini、Kimi-K2 等 15 个

    摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。

    深度解读完整解读
  14. 攻击arXiv 2609.18217

    研究：跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件

    arXiv
    2609.18217
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 等 15 个

    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。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2609.38983

    论文提出 Approval Laundering 分类，实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行

    arXiv
    2609.38983
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)、Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)

    摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险，提出七字段权能防御机制，证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

    深度解读完整解读
  16. 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

    提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持

    arXiv
    2607.12340
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-5.4-mini、Codex、GLM-4.5-Air 等 10 个
    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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  17. 评测与基准arXiv 2608.11469

    SRE-Bench：面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准

    构建无污染的 SRE-Bench，评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力

    arXiv
    2608.11469
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 等 11 个
    摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE，公开设置下多数模型完全解开比例不高。

    作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。

    深度解读完整解读
  18. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体

    arXiv
    2607.28568
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    GPT-5.6 Sol、GPT-5.5、Kimi K3 等 15 个
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。

    深度解读完整解读
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