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。
Agent 安全 · 论文
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- 评测与基准arXiv 2609.27273
微软研究院发布 CAVEAT
提出 CAVEAT 基准，评测购物 Agent 在商业引导下的决策偏离
- arXiv
- 2609.27273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Terra、GPT-5.6-Luna 等 14 个
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化，诊断出三类失效并给出缓解方案。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 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。
- 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 2609.02774
CodePoisonRAG：针对检索增强代码生成的知识投毒攻击
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
- arXiv
- 2609.02774
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
- 攻击arXiv 2609.17817
论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码
提出基准投毒攻击，使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码
- arXiv
- 2609.17817
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 6 个
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
- 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
- 评测与基准arXiv 2609.19140
AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
- arXiv
- 2609.19140
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
- 攻击提示注入
摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明，欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。
AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。
- 攻击arXiv 2609.22711
UBA-ORL：针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击
提出 UBA-ORL，借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活
- arXiv
- 2609.22711
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- TD3+BC、BCQ、IQL
摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本，使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
- 防御arXiv 2609.21088
Provenance-Aware Transformers：用来源感知架构分离可信边界以防御间接提示注入
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
- arXiv
- 2609.21088
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- SmolLM2-360M-Instruct、LLaMA-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
已经到底了