跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 79 篇
筛选5

攻击类型

越狱4提示注入23投毒与后门15检测规避1恶意使用3

攻击技术

自动化搜索7多轮渐进4编码与混淆1角色扮演与说服2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8奖励作弊6失准与价值偏离5Agent 危险操作6危险能力5拒答失当3

防御类型

检测与过滤2指令与数据隔离2权限与审批4监控与审计6

影响

有害内容4越权操作26数据与隐私泄露4输出被操纵12可用性与可靠性3监督失效11滥用能力提升2

系统形态

LLM 应用25AI Agent213编程 Agent52网页与电脑操作14多智能体30具身与机器人2

攻击者权限

黑盒5灰盒1无盒1

攻击面/入口

用户输入9网页与界面1文档与消息6工具返回4工具与技能描述13代码仓库与依赖5检索语料2记忆写入8Agent 间消息5图像与音视频1训练数据2权重与梯度1分发渠道8

层

提示层1模型层3应用层79训练与数据层2

系统组件

MCP 与技能14记忆8护栏与评审5监控器10权限与沙箱7视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI99Anthropic69Qwen（阿里）63Google51DeepSeek50智谱 GLM39Kimi（月之暗面）32Meta25MiniMax15Mistral13xAI13NVIDIA5其他25
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 432 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体层：应用层被测模型厂商：DeepSeek被测模型厂商：Google清除全部

另有 432 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱：GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱构建，经多轮开发工作流诱导编程 Agent 在代码中写出有害内容

    arXiv
    2607.03968
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    攻击者
    黑盒、无盒
    测试
    Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 4.6 等 5 个

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

    深度解读完整解读
  3. 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
    DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、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
  4. 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
    Gemma-4-31B-IT、DeepSeek-V4-Pro、Devstral-Small-2 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
  5. 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
    Gemini 3.1 Pro、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
  10. 评测与基准arXiv 2610.04184

    EvalResearchBench：AI 智能体自主设计评测基准

    提出 EvalResearchBench 评测智能体自主设计可执行评测的能力

    arXiv
    2610.04184
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    DeepSeek V4 Pro、GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 等 9 个
    摘要ERB 比较有预算的评测设计，分数复现与排序并不由同一设计同时领先。

    ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。

    深度解读完整解读
  11. 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
    deepseek-v4-flash、gpt-5.6-terra、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。

    深度解读完整解读
  12. 分析与理论arXiv 2610.02480

    MEA：面向忠实模型解释的奖励驱动多智能体系统

    提出奖励驱动多智能体系统 MEA，生成可扰动核对的忠实解释

    arXiv
    2610.02480
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Gemini-3.1、BERT、Qwen3.6-35B-A3B 等 15 个
    摘要MEA 用忠实性奖励训练双智能体，把工具输出收成可扰动核对的解释。

    MEA 是一个奖励驱动的双智能体，用来给黑盒分类器的单次预测写自然语言解释，并检查解释能否被扰动后的模型行为支持。

    深度解读完整解读
  13. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据

    arXiv
    2610.05640
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash Lite、Claude Fable 5 等 6 个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信

    arXiv
    2610.06748
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GPT-5.4 等 5 个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

    深度解读完整解读
  17. 风险行为arXiv 2610.03033

    研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为

    测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响

    arXiv
    2610.03033
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    DeepSeek-V3 (deepseek-ai/DeepSeek-V3)、GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Mistral Large (mistral-large-2512) 等 4 个
    摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。

    四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。

    深度解读完整解读
  18. 分析与理论arXiv 2610.03095

    研究：异构 AI 模型间的说服效果取决于配对而非模型规模

    量化异构模型在一次分歧交换后对分类判断的同伴影响

    arXiv
    2610.03095
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    gemma-3-4b、gemma-3-27b、llama-3.1-8b 等 7 个
    摘要一次分歧交换就能大幅改判，且组合行为不能从个体属性外推。

    这篇工作测量异构语言模型智能体在共同分类任务上的单次同伴影响，而不是评多智能体系统的整体基准分。

    深度解读完整解读
  19. 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
    DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V3.2、Gemini 3.1 Pro 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
加载更多