防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
- 攻击arXiv 2610.06083
研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
- arXiv
- 2610.06083
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DQN、Double DQN (DDQN)
- 技术梯度与表征优化
摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
- 评测与基准arXiv 2609.22818
研究测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性场景开销
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
- arXiv
- 2609.22818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要写时代价落在噪声内。
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
- 评测与基准arXiv 2609.19140
AgentLSD：在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
- arXiv
- 2609.19140
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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 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 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
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- TS-Guard-8B、Qwen3.5-9B、DeepSeek-V3.2 等 11 个
已经到底了