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10月9日 · 周五

全部论文

找到 17 篇
筛选5

攻击类型

提示注入13投毒与后门4恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索1跨模态载荷2潜伏触发2

模型自身风险

拒答失当1

防御类型

模型加固1检测与过滤1指令与数据隔离5权限与审批3

影响

有害内容1越权操作9数据与隐私泄露2输出被操纵3可用性与可靠性1

系统形态

模型与 API47LLM 应用4AI Agent54编程 Agent13网页与电脑操作14多智能体3具身与机器人1

攻击面/入口

用户输入9网页与界面14文档与消息7工具返回4工具与技能描述3代码仓库与依赖1检索语料3记忆写入7Agent 间消息13图像与音视频3训练数据2权重与梯度3分发渠道1

层

应用层16训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能1记忆2护栏与评审1权限与沙箱2微调与开源权重1视觉3多模态3

被测模型厂商

Qwen（阿里）13OpenAI12Google8Anthropic7Meta5其他9
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 433 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：网页与电脑操作系统形态：多智能体攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：训练数据清除全部

另有 433 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息

    arXiv
    2608.04741
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    arXiv
    2604.02623
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  7. 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
    Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 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
  8. 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
  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
  10. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    arXiv
    2610.03089
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.05535

    Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    arXiv
    2609.05535
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2609.39788

    研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击

    arXiv
    2609.39788
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销

    arXiv
    2609.19140
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。

    深度解读完整解读
已经到底了