攻击arXiv 2610.06083
研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
- arXiv
- 2610.06083
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DQN、Double DQN (DDQN)
- 技术梯度与表征优化
摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
- 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，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 评测与基准arXiv 2609.24662
DUMA-Bench：评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准
提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，测量对抗环境下的策略违反
- arXiv
- 2609.24662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano 等 14 个
- 攻击提示注入
摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。
DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。
- 防御arXiv 2609.22949
多智能体系统提示注入威胁模型与防御架构：14 类攻击向量与四类防御
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
- arXiv
- 2609.22949
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (2024-08-06)、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3 70B-Instruct
- 评测与基准arXiv 2609.17320
Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
- arXiv
- 2609.17320
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
- 攻击arXiv 2608.00718
研究揭示多智能体 LLM 流水线的结构性漏洞
提出多智能体流水线的边界攻击，使对抗内容作为可信输入跨层传播
- arXiv
- 2608.00718
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5-mini、Claude Sonnet 4.5、Kimi K2.5
- 攻击提示注入
摘要缺边界校验使对抗内容跨智能体传播，作者称这是架构属性而非模型能力。
作者把多智能体 LLM 流水线的对抗问题定义为缺少边界校验，并用生产轨迹和受控实验检查脆弱性来自架构还是骨干模型。中间输出未经验证就传给下游。作者认为，一旦某级接受对抗内容，后续智能体会把它当作可信输入。
已经到底了