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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 44 篇
筛选2

攻击类型

越狱1提示注入19投毒与后门11

攻击技术

自动化搜索3编码与混淆3跨模态载荷1针对防御2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5失准与价值偏离2Agent 危险操作5危险能力5幻觉与编造1

防御类型

模型加固1检测与过滤2权限与审批2监控与审计3

影响

越权操作17数据与隐私泄露7输出被操纵4监督失效8滥用能力提升1

系统形态

模型与 API3LLM 应用3AI Agent85编程 Agent44网页与电脑操作6多智能体11

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入4网页与界面1文档与消息1工具返回5工具与技能描述12代码仓库与依赖11记忆写入6Agent 间消息2图像与音视频1训练数据1分发渠道7

层

应用层42训练与数据层2

系统组件

MCP 与技能14记忆5护栏与评审2监控器7推理链1权限与沙箱9视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI49Anthropic44Qwen（阿里）29DeepSeek24智谱 GLM23Kimi（月之暗面）23Google20MiniMax12Meta10xAI7其他16
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 389 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent被测模型厂商：Anthropic话题：Agent 安全清除全部

另有 389 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 2605.12673

    UC Berkeley 提出 BenchJack，自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷

    提出 BENCHJACK，自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷

    arXiv
    2605.12673
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent、网页与电脑操作
    测试
    Claude Code、OpenAI Codex
    摘要论文系统揭示了智能体基准的奖励作弊隐患，提出自动化红队审计与迭代修补系统 BENCHJACK。

    论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。

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  3. 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

    提出 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
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 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 2605.17380

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

    提出企业级智能体检测系统 ADR，检测提示注入与恶意 MCP

    arXiv
    2605.17380
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Sonnet 4、GPT-4o、Llama Guard 3-8B 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
  8. 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 路径对齐归因，审计编程智能体边界动作前的分段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8 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
  10. 防御arXiv 2609.12001

    Pheo 提出 OATS：用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作

    提出 OATS，用确定性解析器在运行时治理技能动作

    arXiv
    2609.12001
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Sonnet 5、GPT-5.5、gpt-5-mini 等 4 个

    摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制，提出了轻量确定性控制门 OATS，展示了双层防御组合的必要性。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench：面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    提出 EvoRiskBench，评测工作区智能体的运行时安全风险

    arXiv
    2610.03153
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent、多智能体
    测试
    Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

    深度解读完整解读
  12. 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，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据

    arXiv
    2609.18217
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Opus 4.6 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
  14. 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
    Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)

    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。

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  15. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

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  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

    提出技能名抢注攻击，利用智能体虚构技能名劫持技能供应链

    arXiv
    2607.12340
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Code 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。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2607.27191

    研究者提出影子评测：前沿 Agent 六天未能完成两篇 NeurIPS 投稿级研究

    提出影子评测，检验前沿智能体能否独立完成开放式科研

    arXiv
    2607.27191
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 等 4 个

    摘要论文通过影子评测发现前沿智能体能独立胜任科研工程实现，但在科学探索与有效利用反馈上未达到顶会门槛。

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  18. 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
    Claude-Fable-5.1、Claude-Opus-5、Opus 5.5 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。

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  19. 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
    Opus 4.8、Sonnet 5、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
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