跳到正文
10月9日 · 周五

越狱与攻击 · 论文

找到 9 篇

另有 108 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.01508

    OverAct:衡量并缓解 LLM 工具调用智能体的主动越权取数

    发布 OVERACT 衡量工具调用智能体的主动越权取数,并用 SELFAUDIT 缓解

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.6-Flash、Qwen3.6-Plus、Qwen3.7-Max 等 7 个
    摘要七模型普遍超额调用。

    七个来自四个家族的工具调用模型,在保守的字面授权准则下会检索超出请求的私人数据。作者把该行为称为 proactive over-authorization,用 OVERACT 做无 LLM 评审的测量,并用 SELFAUDIT 做不依赖 oracle 的执行前过滤。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.38983

    论文提出 Approval Laundering 分类,实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行

    发表
    测试
    Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)

    摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统:准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 5 个
    摘要三级过滤以不大的检测损失换速度,同一机制扩大攻击面,部署应按约束选配置。

    OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

    深度解读完整解读
  5. 研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出状态控制攻击 DART 与预执行防御 SAGE,拦截工具 Agent 的有害状态转移

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 8 个

    摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

    深度解读完整解读
已经到底了