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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 11 篇

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  1. 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

    发表
    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。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    测试
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

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  4. 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 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    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。

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  5. 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

    发表
    测试
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
    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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  6. 防御arXiv 2609.01677

    Skill-as-API:面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议

    提出 Skill-as-API,防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词

    发表
    摘要协议把 skill 正文留在所有者侧,四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。

    Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为

    发表
    测试
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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  8. 评测与基准arXiv 2609.32635

    TrustFork:显示身份如何劫持 LLM 智能体编排的权限

    提出 TRUSTFORK 基准,评测展示身份劫持多智能体编排权限

    发表
    测试
    GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Luna、Kimi-K3 等 8 个

    摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK,揭示展示身份如何劫持操作权威,并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料并比较内核与应用层证据的攻击检测效果

    发表
    测试
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 13 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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已经到底了