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10月9日 · 周五

全部论文

找到 57 篇
筛选4

攻击类型

越狱3提示注入27投毒与后门11恶意使用2

攻击技术

自动化搜索4编码与混淆2跨模态载荷2针对防御1潜伏触发4诱导选用1

模型自身风险

失准与价值偏离3Agent 危险操作21拒答失当2

防御类型

模型加固1推理时干预1检测与过滤5指令与数据隔离1权限与审批3监控与审计2

影响

有害内容5越权操作39数据与隐私泄露9输出被操纵17可用性与可靠性9监督失效12滥用能力提升4

系统形态

LLM 应用2AI Agent55编程 Agent11网页与电脑操作7多智能体4具身与机器人2

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入14网页与界面4文档与消息10工具返回11工具与技能描述8代码仓库与依赖5检索语料1记忆写入9Agent 间消息3图像与音视频2权重与梯度1分发渠道2推理服务与硬件1

层

提示层3模型层5应用层57训练与数据层4

系统组件

MCP 与技能8记忆10护栏与评审5监控器2权限与沙箱8微调与开源权重1视觉3音频2多模态4

被测模型厂商

OpenAI44Qwen（阿里）36Anthropic32DeepSeek24Google24智谱 GLM22Meta19Kimi（月之暗面）15xAI9Mistral7MiniMax6其他15
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 677 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：越权操作影响：数据与隐私泄露影响：可用性与可靠性层：应用层清除全部

另有 677 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链

    arXiv
    2608.16246
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Gemini-3.1-flash、DeepSeek-V4 等 4 个

    摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.05532

    DelegationBench

    提出 DelegationBench，评测智能体该请示用户时是否实际询问

    arXiv
    2610.05532
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna 等 10 个
    摘要论文揭示一致率指标的系统性误导，为智能体授权决策建立了兼顾判断与执行的评测协议。

    DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2605.01970

    Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御

    arXiv
    2605.01970
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.07359

    论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult，实测 Agent 动作门控栈的层间错误相关性

    arXiv
    2610.07359
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001、claude-sonnet-5 等 6 个
    摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关，作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2610.05622

    UndoBench 发布：分离工具型 Agent 的任务能力与故障恢复能力

    发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力

    arXiv
    2610.05622
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Gemini 3.8 Flash 等 4 个

    摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA，在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    arXiv
    2610.04589
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。

    深度解读完整解读
  13. 评测与基准arXiv 2604.02947

    AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    arXiv
    2604.02947
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

    深度解读完整解读
  15. 评测与基准arXiv 2610.02664

    论文提出 GHOST：长程智能体在良性对话中遗忘早期安全约束

    提出 STAR-Guard 双层防御，缓解长程智能体跨轮遗忘安全约束

    arXiv
    2610.02664
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2 等 7 个

    摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。

    深度解读完整解读
  16. 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。

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  18. 评测与基准arXiv 2609.09404

    MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    arXiv
    2609.09404
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个

    摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准

    提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

    深度解读完整解读
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