攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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- 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。
- 防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
提出拓扑条件后门，使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
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。
- 攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 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 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
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 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。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 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。
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。