攻击arXiv 2606.14517
研究者披露针对 LLM Agent 护栏的推理扩展型拒绝服务攻击
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
- arXiv
- 2606.14517
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
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另有 514 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2608.04565
研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击，可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链
提出权威链劫持 ACH 与策略演化 TGSE，劫持搜索 Agent 的证据链
- arXiv
- 2608.04565
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等 8 个
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
- 攻击arXiv 2606.04329
研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
- 攻击arXiv 2606.13044
研究者提出对抗性重新包装：不改科学内容仅调整表述即可拉高 AI 审稿分数
提出对抗重构，仅改表述以拉高 AI 审稿分数
- arXiv
- 2606.13044
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、GPT-5-mini
摘要揭示 AI 审稿系统易受纯表述重构操纵，建议在部署前解耦科学与写作评价。
- 防御arXiv 2609.11757
研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御，约束智能体支付决策
- arXiv
- 2609.11757
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险，提出结构化与权能绑定防御 A-VIP，并发布评测基准。
- 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。
- 攻击arXiv 2608.29381
研究者提出 Agent 检查点回滚的五类安全失效，并在 Hermes、Cline、LangGraph 上实现三种攻击
提出利用检查点回滚破坏智能体执行连续性的攻击
- arXiv
- 2608.29381
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-v4
- 组件权限与沙箱
摘要论文系统研究了智能体 C/R 的安全性，分析了合法回滚破坏执行连续性的机理，并实证评估了其普遍性与危害。
- 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
- arXiv
- 2609.08394
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 攻击arXiv 2609.19722
ALIBI：向二进制注入虚假安全叙事可让 LLM 恶意软件分析器误判
提出 ALIBI，向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性
- arXiv
- 2609.19722
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7 等 4 个
摘要ALIBI 用二进制内的掩护叙事重释可疑静态证据，Gemini 上翻转多，另两模型主要为降级。
ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击：不覆盖系统指令，而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。
- 防御arXiv 2607.12507
研究者提出 RARE 攻击：LLM 辅助逆向工程中的表示混淆
提出 RARE-Guard，阻断逆向分析中观察被提升为指令或已验证状态
- arXiv
- 2607.12507
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gpt-5.5、claude-sonnet-4-6、gemini-2.5-pro 等 5 个
摘要成对二进制衡量无效提升。
作者定义的失败是：LLM 辅助逆向中，忠实提取的二进制观察获得它并未赢得的指令权限、声明证据或可信状态。
- 防御arXiv 2608.21500
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
- arXiv
- 2608.21500
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.6-27B (Undefended)、Meta-SecAlign、SecOPD
- 攻击arXiv 2607.05189
研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入
提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
- 防御arXiv 2610.00327
Actions with Receipts：为工具智能体审计绑定声明、证据与执行
提出 EC-Agent 联合回执，绑定工具智能体的主张、证据与执行
- arXiv
- 2610.00327
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御水印与溯源
摘要EC-Agent 把主张、片段、执行前缀和来源状态绑成可重放回执，并把完整性与语义支持分开判定。
EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执：它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀，以及该次执行看到的来源版本和访问状态。
- 防御arXiv 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击arXiv 2609.28613
研究：提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
- arXiv
- 2609.28613
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- jev-1.13.0
摘要封闭动作集改变提示注入的表现，但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
- 防御arXiv 2609.10707
面向 AI-SOC 的神经符号防御框架：用 SIEM 解码器与 NeMo Guardrails 阻断日志投毒提示注入
提出神经符号纵深架构，阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
- arXiv
- 2609.10707
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma 3 (12B)
- 评测与基准arXiv 2609.05587
研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖
评测 Agent 对不可靠工具返回的过度依赖
- arXiv
- 2609.05587
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-235B、Qwen3-235B-Think、Qwen3-30B 等 15 个
- 攻击提示注入
摘要三种工具的污染返回常被写入答案。
作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确，而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
发布 MADBench，评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o-mini、AgentCF、AgentRAG 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2608.28411
LongPIBench：面向长上下文提示注入的评测基准
提出 LongPIBench，评测长文档场景下的提示注入攻击与防御
- arXiv
- 2608.28411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Apertus-8B-Instruct 等 11 个
- 攻击提示注入
摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench，揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。