攻击arXiv 2606.13044
研究者提出对抗性重新包装：不改科学内容仅调整表述即可拉高 AI 审稿分数
提出对抗重构，仅改表述以拉高 AI 审稿分数
- arXiv
- 2606.13044
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、GPT-5-mini
摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵，建议在部署前解耦科学与写作评价。
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- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 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
提出企业级检测系统 ADR，检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-4o、Claude Sonnet 4、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。
- 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
提出路径对齐归因 PAA，在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 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。
- 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 Agent 的运行时安全风险
- arXiv
- 2610.03153
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5
- 攻击提示注入
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。
- 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。
- 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，利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 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。
- 防御arXiv 2608.06422
CMU 研究：分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用
提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击
- arXiv
- 2608.06422
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 5 个
摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈，提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据，在多项高难度基准上实现稳健评判。
本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.12448
GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子
提出 GraphProfiler，用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
- arXiv
- 2609.12448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Azure OpenAI GPT-4o
摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断，准确率接近文本基线，并把证据定位到少量源帖。
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器：用源链接个人知识图谱，把推断落到具体帖子。
- 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
- arXiv
- 2607.11698
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
- 防御arXiv 2609.13601
Mind the Gap：检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击
提出 DEMI 检测框架，在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
- arXiv
- 2609.13601
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet、Gemini 2.5 Pro 等 8 个
摘要用公开链上数据仿真治理全流程，再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。
Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致（DEMI）做成可在投票窗口内运行的检测问题。。
- 防御arXiv 2609.10707
面向 AI-SOC 的神经符号防御框架：用 SIEM 解码器与 NeMo Guardrails 阻断日志投毒提示注入
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
- arXiv
- 2609.10707
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma 3 (12B)
- 评测与基准arXiv 2608.28411
LongPIBench：面向长上下文提示注入的评测基准
提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御
- arXiv
- 2608.28411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Apertus-8B-Instruct 等 11 个
- 攻击提示注入
摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。
- 防御arXiv 2609.21088
Provenance-Aware Transformers：用来源感知架构分离可信边界以防御间接提示注入
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
- arXiv
- 2609.21088
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- SmolLM2-360M-Instruct、LLaMA-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
- 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
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
已经到底了