攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 防御arXiv 2610.03434
Persona Guardrail：面向智能体系统的生产级防御框架
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
- arXiv
- 2610.03434
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等 5 个
摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验，并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 评测与基准arXiv 2609.27336
CART：面向大语言模型的闭环自适应红队框架
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与 Agent 的安全失败
- arXiv
- 2609.27336
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3 等 7 个
- 攻击提示注入
摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索，在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
系统梳理智能体执行链路中的越狱攻击与防御并比较推理时防御
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 评测与基准arXiv 2608.17445
论文：分解攻击可跨不可关联身份绕过 LLM 有状态防御
形式化跨不可关联身份的分解攻击并评测状态化防御边界
- arXiv
- 2608.17445
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Granite Guardian 3.1 2B
- 攻击arXiv 2608.01759
EvoBreak 利用自我演化 Agent 的无害经验组合实施攻击
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
- arXiv
- 2608.01759
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5-mini、Llama-3.1-8B-Instruct
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- SeTox-Qwen2.5-7B
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 攻击arXiv 2607.03968
研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱：GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容
提出工作流级越狱，诱导 IDE 编程 Agent 在多轮开发中编写有害代码
- arXiv
- 2607.03968
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
- 防御arXiv 2606.08234
SciTrace：面向科学发现智能体的轨迹感知安全推理框架
提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
- arXiv
- 2606.08234
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek-V3 等 4 个
摘要SciTrace 把安全推理织入科学智能体各阶段，在 SciSafetyBench 上提高安全指标并保持输出质量。
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
- 攻击arXiv 2605.22258
CITA：面向中文隐式毒性的攻击与防御数据生成框架
提出 CITA 三阶段框架，生成可绕过毒性检测器的中文隐式毒性文本
- arXiv
- 2605.22258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tencent、Baidu、Gemini 3.1 Pro 等 11 个
- 攻击arXiv 2512.20168
Odysseus 用双重隐写越狱 GPT-4o、Gemini-2.0 与 Grok-3
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
- arXiv
- 2512.20168
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4o-2024-08-06、Gemini-2.0-pro、Gemini-2.0-flash 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2510.14207
论文提出多轮在线骚扰 Agent 基准
提出多轮在线骚扰 Agent 基准，评测记忆、规划与微调越狱
- arXiv
- 2510.14207
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- LLaMA-3.1-8B-Instruct、Qwen3-30B-A3B-Instruct、DeepSeekMoE-16B 等 4 个
- 攻击arXiv 2510.09023
论文提出自适应攻击框架，击穿 12 项 LLM 越狱与提示注入防御
提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
- arXiv
- 2510.09023
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-2.5 Pro、GPT-5 Mini、Llama-3.3 70B 等 15 个
- 评测与基准arXiv 2510.01359
JAWS-Bench：研究者用三种工作区场景系统越狱代码 Agent
提出 JAWS-Bench，评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
- arXiv
- 2510.01359
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-o1、DeepSeek-R1 等 8 个
- 攻击越狱
摘要论文提出了评估代码智能体端到端恶意代码越狱的 JAWS-Bench，发现多文件与智能体推理会明显放大可部署危害。
- 防御arXiv 2505.23559
SafeScientist：让 LLM 智能体的科学发现具备风险意识
提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
- arXiv
- 2505.23559
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4.1、GPT-3.5-turbo 等 5 个
摘要四层监控加科研安全基准。
SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。
- 防御arXiv 2312.06632
用智能体控制化学科学中的 AI 风险：SciGuard 护栏与 SciMT 基准
提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准，控制化学科学 AI 误用
- arXiv
- 2312.06632
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- SciGuard (GPT-4)、SciGuard (Gemini)、SciGuard (Mixtral) 等 5 个
摘要SciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体，而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识，同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介，把原则和指南放进短期记忆，把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆，再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具，或用 RAG 补法规片段，最后回答、追问或拒绝。
已经到底了