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10月10日 · 周六

全部论文

找到 11 篇
筛选6

攻击类型

提示注入7

影响

越权操作11数据与隐私泄露5输出被操纵3可用性与可靠性3

系统形态

模型与 API61LLM 应用54AI Agent155coding agent30science agent6web agent11多智能体27具身与机器人7

攻击面/入口

网页与界面5

层

应用层11训练与数据层0

系统组件

RAG3
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 208 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：数据与隐私泄露影响：输出被操纵影响：可用性与可靠性系统形态：web agent层：应用层层：训练与数据层清除全部

另有 208 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
  6. 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
  7. 防御arXiv 2608.24017

    WebMCP-Phalanx：为浏览器内 LLM Agent 工具调用建立信任边界

    提出 WebMCP-Phalanx，用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用

    arXiv
    2608.24017
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    摘要Phalanx 用浏览器凭证绑定工具所有权，Q/P 分离拦住描述注入，工具名与返回值仍有残留。

    WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体：在 SOP 下补工具所有权，并把语义检查从有工具权的执行中分开。

    深度解读完整解读
  8. 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
    场景
    web agent
    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。

    深度解读完整解读
  9. 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
    场景
    web agent
    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。

    深度解读完整解读
  11. 风险行为arXiv 2602.00851

    研究提出说服传播现象：无关说服性对话会改变 AI Agent 的任务执行行为

    测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响

    arXiv
    2602.00851
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent、coding agent
    被测模型
    gpt-4.1-nano、mistral-nemo-12b、llama-3.1-8b
    摘要任务无关说服会在轨迹上留下任务相关的行为痕迹，但立场易感性不能稳定预测其幅度。

    这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。

    深度解读完整解读
已经到底了