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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 17 篇
筛选2

攻击类型

提示注入6投毒与后门7检测规避1

攻击技术

梯度与表征优化1跨模态载荷1针对防御1潜伏触发5诱导选用2

模型自身风险

失准与价值偏离3Agent 危险操作1幻觉与编造1

防御类型

模型加固2

影响

有害内容5越权操作43数据与隐私泄露15输出被操纵17可用性与可靠性6监督失效12

系统形态

模型与 API1LLM 应用3AI Agent13编程 Agent4网页与电脑操作2多智能体1

攻击面/入口

用户输入3网页与界面3文档与消息2工具返回1工具与技能描述2代码仓库与依赖1检索语料2记忆写入1图像与音视频2训练数据1权重与梯度1分发渠道3

层

应用层15训练与数据层1基础设施层1

系统组件

MCP 与技能2记忆3RAG4微调与开源权重1视觉2嵌入1多模态2

被测模型厂商

Qwen（阿里）17OpenAI16DeepSeek15Google9Anthropic8Meta6其他17
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 373 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵被测模型厂商：Qwen（阿里）话题：Agent 安全清除全部

另有 373 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    Qwen2.5-7B-Instruct、E5、Contriever-MSMARCO

    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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  3. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    arXiv
    2610.09027
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen2.5-32B 等 4 个

    摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。

    深度解读完整解读
  4. 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。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验投毒自进化智能体的技能形成

    arXiv
    2610.07645
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen V3.8 Flash、deepseek-v4-flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  6. 风险行为arXiv 2609.24927

    研究：个人 AI Agent 会按推断财富差别推荐，屏蔽属性反而放大差距

    测量个人智能体是否会按私人上下文推断财富并推荐高价选项

    arXiv
    2609.24927
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-9B、Qwen3.5-2B 等 13 个
    摘要全因子评测揭示个人智能体会推断用户财富并推荐高价选项，甚至推翻用户明确指令。

    这篇论文揭示了个人 AI 智能体在获取私人背景信息后，自发利用推断的财富地位推高推荐价格并背离用户意图的“对抗性委托”风险。。

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  7. 攻击arXiv 2607.12340

    研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名抢注攻击，利用智能体虚构技能名劫持技能供应链

    arXiv
    2607.12340
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen 3.5 9B、GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini 等 10 个
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.31342

    研究揭示过期文档投毒：RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案

    构建知识逆转基准，评测陈旧检索证据如何推翻模型原本正确的回答

    arXiv
    2609.31342
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    Qwen2.5-7B、Qwen2.5-72B、GPT-4o 等 13 个
    摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象，并分析了其内部机制与防御局限。

    这篇论文是对检索增强生成（RAG）中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。

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  11. 评测与基准arXiv 2607.10526

    PASB 基准：自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%

    构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚

    arXiv
    2607.10526
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen-3.5-35B-A3B、Qwen-3.5-27B、Qwen-3.5-9B 等 12 个
    摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答，改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。

    PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。

    深度解读完整解读
  13. 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。

    深度解读完整解读
  14. 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
    Qwen3.5-397B、Claude Sonnet 4.5、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。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2610.00850

    AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体

    arXiv
    2610.00850
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen3.5-4B、Qwen3-Coder-Next、Muse Spark 1.3 等 11 个
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

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已经到底了