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10月9日 · 周五

全部论文

找到 64 篇
筛选4

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恶意使用4

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索1多轮渐进2编码与混淆3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8诱导选用2

模型自身风险

欺骗与谋划6奖励作弊6失准与价值偏离6Agent 危险操作7危险能力4拒答失当3幻觉与编造1

防御类型

模型加固1权限与审批2监控与审计6

影响

有害内容4越权操作17数据与隐私泄露5输出被操纵10可用性与可靠性2监督失效11滥用能力提升2

系统形态

模型与 API204LLM 应用28AI Agent170编程 Agent41网页与电脑操作19多智能体26具身与机器人2

攻击者权限

黑盒3灰盒1

攻击面/入口

用户输入11文档与消息5工具返回3工具与技能描述8代码仓库与依赖5检索语料1记忆写入5Agent 间消息4图像与音视频1训练数据3权重与梯度4分发渠道6

层

提示层1模型层5应用层53训练与数据层5

系统组件

MCP 与技能10记忆6护栏与评审2监控器13推理链4权限与沙箱5微调与开源权重3视觉3嵌入1多模态3

被测模型厂商

OpenAI79Qwen（阿里）64Anthropic58Google47DeepSeek42智谱 GLM34Kimi（月之暗面）29Meta24Mistral12MiniMax12xAI10NVIDIA6其他34
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 656 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体系统形态：具身与机器人被测模型厂商：Qwen（阿里）清除全部

另有 656 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    Qwen3-Coder-Next、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
  2. 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

    开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    测试
    Qwen2-VL-7B、CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14 等 6 个
    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。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2610.04375

    论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写，并提出 IntAct 修复方案

    提出 IEC 协议与 IntAct，定位并修复 Agent 工具调用的静默篡改

    arXiv
    2610.04375
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个

    摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。

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  5. 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，发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    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
  6. 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，使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    arXiv
    2610.05793
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent、多智能体
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  7. 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
    Unified-Qwen3.5-4B (AgentDoG-1.5)、Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5) 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
  9. 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
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 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
  11. 防御arXiv 2610.03055

    HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊

    提出 HACKTRACE，用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊

    arXiv
    2610.03055
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。

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  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
    Qwen3-235B、Qwen3-Coder、Qwen3-32B 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
  13. 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
    Qwen-2.5-72B、GPT-4o、GPT-4o-mini 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。

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  14. 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
    Qwen 3.5 9B、GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini 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. 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
    Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Frontis-MA1-35B 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
  18. 评测与基准arXiv 2609.19892

    ClashBench：研究者发现 Agent 为抢占资源破坏既有任务

    提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务

    arXiv
    2609.19892
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B、Qwen3.6-35B-A3B 等 15 个

    摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2609.15939

    VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力

    提出 VLoc Bench，评测智能体仅凭弱点类型在完整仓库中定位漏洞

    arXiv
    2609.15939
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3.5-122B、GPT-5.5 (xhigh)、GPT-5.5 (default) 等 15 个

    摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。

    深度解读完整解读
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