防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 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，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 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 2610.03089
COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出 COBRA 双 LLM 架构，防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
- arXiv
- 2610.03089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- 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。
- 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，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 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
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- 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。
- 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
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2609.34974
Veer：网页 Agent 运行时防御暗模式
提出 Veer，在网页 Agent 执行前改写会造成未授权后果的网页状态
- arXiv
- 2609.34974
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-Luna、DeepSeek-V4-Flash
- 攻击提示注入
- 评测与基准arXiv 2609.19140
AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
- arXiv
- 2609.19140
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
- 攻击提示注入
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。
- 防御arXiv 2609.18411
可验证行动卡片 VAC：为智能体浏览器提供可信人在回路确认
提出可验证操作卡 VAC，把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash、GPT-4.1 等 6 个
- 防御arXiv 2609.22178
SCOPE：训练有能力且安全的计算机使用智能体
提出 SCOPE，联合后训练计算机使用智能体的任务能力与安全决策
- arXiv
- 2609.22178
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- SCOPE-mid-checkpoint、SCOPE-Capability-Safety、SCOPE-RL
- 攻击arXiv 2608.06862
SynChain：诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化
提出 SYNCHAIN，诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链
- arXiv
- 2608.06862
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁，验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。
- 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，以网页弹窗诱导 Web Agent 提交敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2608.04565
研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击，可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
- arXiv
- 2608.04565
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等 7 个
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
- 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。
- 防御arXiv 2607.05277
UCM：为网页智能体遮蔽不可信内容以提供安全保证
提出 UCM，用 DOM 掩码与类型受限隔离模型隔开网页智能体与不可信内容
- arXiv
- 2607.05277
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4.6、GPT-5.4
- 攻击arXiv 2605.08310
WebTrap：针对浏览器 Agent 导航过程的中途劫持注入攻击
提出 WebTrap 三阶段陷阱，中途劫持浏览器 Agent 完成攻击后再返回用户任务
- arXiv
- 2605.08310
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- DeepSeek-V3.1-Terminus、Gemini-2.5-Flash、GLM-4.5-Air 等 5 个
- 攻击提示注入
摘要WebTrap 把攻击目标嵌进用户流程中途执行再返回。
WebTrap 是针对长程网页与文件导航的中途劫持注入，目标是在完成攻击动作后仍回到用户任务。