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 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
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。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2512.23128
牛津等发布 TRAP 基准
构建 TRAP 基准，评测网页 Agent 被界面提示注入劫持任务的情况
- arXiv
- 2512.23128
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.5 Flash 等 6 个
- 攻击提示注入
摘要论文提出了基于五维模块化攻击空间的 TRAP 基准，评估了六个模型在真实网页环境中的注入风险。
研究定位：针对网页自主智能体易受外部界面提示注入攻击的问题，构建了基于真实网站克隆的模块化评测基准 TRAP。
已经到底了