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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 42 篇

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  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

    发表
    测试
    Qwen3-Coder-Next、MiniMax-M2.7、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。

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  2. 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,定位并修复工具调用执行路径的静默篡改

    发表
    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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  3. 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

    微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞

    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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  4. 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

    发表
    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。

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  5. 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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  6. 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 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊

    发表
    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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  7. 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

    发表
    测试
    MiniMax-M2.5、Qwen-2.5-72B、GPT-4o 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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  8. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、glm (z-ai/glm-5.1)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

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  9. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从执行轨迹比对中推断专有智能体技能

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    MiniMax-M3、GPT-5.4-mini、GPT-5.5 等 4 个

    摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架,揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。

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  10. 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

    发表
    测试
    Qwen3.7-max、Qwen3.7-plus、MiniMax-M3 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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  11. 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

    发表
    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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  12. 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

    发表
    测试
    Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、MiniMax-M3 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。

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  13. 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

    发表
    测试
    MiniMax-M3、Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B 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。

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  14. 防御arXiv 2608.21101

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

    提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入

    发表
    测试
    Claude Code/MiniMax-2.7、Claude Code/MiniMax-M3、Codex/GPT-5.4 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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  15. 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 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念

    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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