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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 16 篇
筛选2

攻击类型

越狱1提示注入10投毒与后门3恶意使用2

攻击技术

自动化搜索2编码与混淆4对话结构操控1推理链操控1针对防御1潜伏触发4诱导选用2

模型自身风险

欺骗与谋划1Agent 危险操作1

防御类型

模型加固2指令与数据隔离1

影响

有害内容8越权操作64数据与隐私泄露16输出被操纵24可用性与可靠性11监督失效15滥用能力提升2

系统形态

AI Agent16编程 Agent5网页与电脑操作2多智能体2

攻击面/入口

用户输入5网页与界面2文档与消息4工具返回5工具与技能描述3代码仓库与依赖1记忆写入3Agent 间消息2图像与音视频1分发渠道2

层

应用层16

系统组件

MCP 与技能4记忆3RAG1护栏与评审1监控器2推理链1权限与沙箱2

被测模型厂商

OpenAI27DeepSeek16Google16Qwen（阿里）16Anthropic15Meta11智谱 GLM10Kimi（月之暗面）7MiniMax6Mistral5其他10
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 275 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：数据与隐私泄露被测模型厂商：Qwen（阿里）话题：Agent 安全清除全部

另有 275 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    arXiv
    2608.25776
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3-Coder-Next、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。

    深度解读完整解读
  3. 攻击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
    Qwen2.5-72B、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 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
  4. 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 评测联网搜索智能体对匿名访谈的再识别能力

    arXiv
    2610.05586
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen-2.5-7B、GPT-5.6 Terra、GPT-5 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
  5. 攻击arXiv 2609.18217

    研究：跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据

    arXiv
    2609.18217
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen-2.5-72B、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 15 个

    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。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.02786

    SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    arXiv
    2609.02786
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
    摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入，清空工具智能体推理链以绕过思维链监控

    arXiv
    2609.27542
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507、openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。

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  9. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传

    arXiv
    2610.01768
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Alibaba-Qwen2.5-7B-Instruct、Alibaba-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct 等 15 个
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

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  10. 攻击arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    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

    arXiv
    2610.00392
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、编程 Agent
    测试
    qwen3.8-max、MiniMax-M3、deepseek-v4-pro 等 8 个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    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。

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  11. 攻击arXiv 2609.28900

    Codetta：面向独立部署 LLM 智能体的高容量无密钥隐蔽串谋协议

    提出 CODETTA 隐写框架，使多智能体在审计下隐蔽传载荷

    arXiv
    2609.28900
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Qwen2.5-7B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-0.5B 等 8 个

    摘要提出非对称免密钥隐写框架 CODETTA，实现高容量不可区分通信，指出被动审计面临失效风险。

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  15. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA，诱导智能体把外部恶意指令写入持久记忆并跨会话泄露隐私

    arXiv
    2609.13889
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3-Max、DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

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  16. 评测与基准arXiv 2609.32691

    研究审计 Agent 安全评测缺陷：工具调用中介在间接提示注入下的有效评测框架

    提出卡点评测框架，以实参级谓词审计间接提示注入评测的测量偏差

    arXiv
    2609.32691
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    qwen2.5-coder:7b、gpt-5.6-terra、llama3.1:8b 等 4 个

    摘要论文揭示了 IPI 评测中导致指标虚高的系统性缺陷，通过构建有效评测框架纠正了多项安全与模型能力结论。

    深度解读完整解读
已经到底了