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,用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- 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。
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提出 LoginTrap,用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
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。
提出 CredLeak-Bench,评测智能体在钓鱼场景下的凭据泄露
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码智能体的隐蔽破坏
提出 AgentSpy,在系统调用层观测编程智能体并检测技能注入攻击
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
提出分片监督,将评判标准拆至独立调用以改善一致性并抵御展示攻击
本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
提出自博弈红队智能体 GPT-Red,自动挖掘提示注入与越狱攻击
提出 AHA 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
比较多种越狱评审器与人工标签的一致性
这项测量比较的是越狱成功怎样被自动判定,不提出新的攻击。。
提出红蓝对抗评测平台 ACEA,分开计量攻击强度与防御效果
ACEA 是让可插拔红队和蓝队共享一个目标 LLM 的对打场地,把攻击强度和防御效果分开记分。作者要补三处空缺:双方只能对着固定对手分开练。LLM judge 分不清真实泄露和幻觉,拦截后又看不到攻击有多强。
提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。
评测仿真训练的网络事件响应智能体在靶场中阻止红队扩大访问的综合代价
作者在给人训练用的靶场 Crate 里,评测仿真训练的自主网络入侵响应智能体。。
红队评估编码智能体的阻断监视器,并提出 Auto Mode++加固
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
摘要构建开放多靶场评测基础设施 AGENTCYBERRANGE,测定前沿 AI 网络攻击能力并揭示其端到端规划短板。
提出成本感知的 MCP 编排框架,用确定性利用图与免费层模型做自动化渗透测试
PentestChain 是一个十阶段、经 MCP 暴露的自动渗透框架,用确定性利用图把 7B 本地模型挡在利用关键路径之外,并把每次交战的美元成本当作实测指标。。
提出 EvasionBench,测量任务压力下智能体对同步监控的规避