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10月9日 · 周五

全部论文

找到 37 篇
筛选3

攻击类型

越狱2提示注入8投毒与后门4提取与窃取4恶意使用2

攻击技术

自动化搜索2编码与混淆1角色扮演与说服1针对防御1潜伏触发3

模型自身风险

失准与价值偏离1Agent 危险操作4危险能力5拒答失当2

防御类型

模型加固4推理时干预1检测与过滤2

影响

有害内容21越权操作41数据与隐私泄露15输出被操纵39可用性与可靠性16监督失效21滥用能力提升6

系统形态

模型与 API12LLM 应用2AI Agent23编程 Agent5网页与电脑操作4

攻击面/入口

用户输入11网页与界面2文档与消息3工具返回2代码仓库与依赖1记忆写入3图像与音视频1训练数据2

层

提示层3模型层7应用层23训练与数据层4

系统组件

MCP 与技能1记忆4护栏与评审5视觉1音频1多模态2

被测模型厂商

OpenAI28Qwen（阿里）24Google20Anthropic17Meta15DeepSeek14智谱 GLM11Mistral9Kimi（月之暗面）5其他19
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 630 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：数据与隐私泄露影响：可用性与可靠性影响：滥用能力提升清除全部

另有 630 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链

    arXiv
    2608.16246
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Gemini-3.1-flash、DeepSeek-V4 等 4 个

    摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。

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  3. 评测与基准arXiv 2605.01970

    Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御

    arXiv
    2605.01970
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    arXiv
    2610.10276
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    arXiv
    2610.04589
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器，检验基准分数能否预测部署表现

    arXiv
    2610.03448
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.35312

    MemoReason 基准

    提出 MemoReason 基准，测量参数记忆对上下文推理的影响

    arXiv
    2609.35312
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    GPT-OSS-20B、GPT-OSS-120B、OLMo-3-7B-Think 等 9 个
    摘要配对的虚构替换显示熟悉度影响推理，但模型很少直接抄回事实答案。

    MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对，测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2607.05462

    BioSecBench-Refusal：面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    arXiv
    2607.05462
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发，合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体，揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    arXiv
    2608.18066
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GPT-5-mini、Gemini-2.5-Pro、GPT-OSS-120B 等 4 个
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性，并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

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  16. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    arXiv
    2607.14611
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex，攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2609.03221

    FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限

    用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限

    arXiv
    2609.03221
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5、llama3.1:8b-instruct 等 7 个
    摘要先测同一输入下的动作不一致率，再用它解读人口学翻转率。

    FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来：输入不变时动作仍会改变，这个比率就是解读翻转率的下限。。

    深度解读完整解读
  18. 评测与基准arXiv 2610.01428

    SAGO：从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测

    提出 SAGO，以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化

    arXiv
    2610.01428
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-2B-IT 等 11 个
    摘要SAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率，十一个模型都未均匀泛化，且排名会随数据集改变。

    SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性，而不是单一基准上的聚合准确率。。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2609.40286

    研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘

    提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘

    arXiv
    2609.40286
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.2-3B-Instruct
    摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。

    语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。

    深度解读完整解读
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