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10月10日 · 周六

全部论文

找到 20 篇
筛选4

攻击类型

提示注入7恶意使用3

模型自身风险

Agent 危险操作4

防御类型

监控与审计3

影响

越权操作6数据与隐私泄露3输出被操纵4

系统形态

模型与 API38LLM 应用22AI Agent183coding agent46science agent12web agent9网页与电脑操作11多智能体17具身与机器人6

攻击面/入口

用户输入3网页与界面6

层

提示层0应用层20

系统组件

监控器3视觉3多模态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 216 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：web agent系统形态：网页与电脑操作层：提示层层：应用层清除全部

另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 评测与基准arXiv 2610.05586

    AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    arXiv
    2610.05586
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个

    摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

    深度解读完整解读
  8. 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。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.24890

    OSWorld-Pro 发布：面向 Computer-Use Agent 的过程式评测基准

    提出 OSWorld-Pro，用顺序子目标过程评测计算机使用智能体

    arXiv
    2609.24890
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    Claude Opus 5 Max、Claude Opus 4.8 Max、Claude Opus 4.7 Max 等 14 个
    摘要OSWorld-Pro 用顺序子目标评测 CUA，并标出点击失误与无关动作。

    OSWorld-Pro 是一套计算机使用智能体的过程评测，用来补充只核对最终交付物的 OSWorld。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.22724

    MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略

    arXiv
    2609.22724
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

    深度解读完整解读
  13. 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
    场景
    web agent
    被测模型
    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
  14. 评测与基准arXiv 2609.03438

    CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架：让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行

    提出 ConflictGuard，引导 GUI Agent 在冲突指令下终止执行

    arXiv
    2609.03438
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    UI-Venus-1.5-8B、UI-TARS-1.5-7B、OS-Atlas-Base-7B 等 10 个
    摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从，ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。

    ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。

    深度解读完整解读
  15. 评测与基准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
    场景
    网页与电脑操作、coding agent
    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。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2604.06240

    研究者开源 Universal Verifier 与 CUAVerifierBench，用于验证计算机使用 Agent 轨迹

    构建 Universal Verifier 核验计算机使用 Agent 轨迹

    arXiv
    2604.06240
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-4o、o4-mini 等 8 个
    摘要四条设计原则叠成 Universal Verifier，作者称其与人类一致程度相当且假阳性近零。

    Universal Verifier 给计算机使用轨迹打过程分和结果分，并定位失败。CUAVerifierBench 用人工标签衡量这种验证器。

    深度解读完整解读
  18. 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、coding agent
    被测模型
    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
  19. 评测与基准arXiv 2510.27140

    MobiRed 框架测评八款移动 LLM Agent 的第三方渠道提示注入攻击

    用 MobiRed 评测移动 LLM Agent 面对第三方渠道的提示注入

    arXiv
    2510.27140
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    Mobile-Agent-E、AppAgent、AutoGLM 等 8 个

    摘要论文评估了移动 LLM 智能体作为 confused deputy 的易受攻击性，作者称非应用控制通道可诱导智能体执行多步越权危害。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2406.12814

    论文提出 ARE 框架，在 VisualWebArena 上评估多模态 Agent 的对抗鲁棒性

    提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性

    arXiv
    2406.12814
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4V、Claude-3-Opus 等 4 个

    摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。

    深度解读完整解读
已经到底了