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10月10日 · 周六

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筛选4

系统形态

模型与 API11LLM 应用10AI Agent59coding agent15web agent12网页与电脑操作6多智能体3

攻击面/入口

用户输入4网页与界面2文档与消息4工具返回4工具与技能描述3代码仓库与依赖0检索语料3记忆写入5Agent 间消息17推理服务与硬件1

层

应用层3
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 310 篇还没打标签，不在筛选结果里。
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：推理服务与硬件清除全部

另有 310 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.02349

    MIRROR：面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    arXiv
    2610.02349
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
    摘要MIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

    深度解读完整解读
  3. 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
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了