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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 6 篇
筛选3

攻击类型

提示注入3投毒与后门2检测规避1

攻击技术

自动化搜索2跨模态载荷1潜伏触发2

模型自身风险

失准与价值偏离1Agent 危险操作1

防御类型

检测与过滤2

影响

越权操作3数据与隐私泄露20输出被操纵3监督失效1

系统形态

LLM 应用1AI Agent5网页与电脑操作1

攻击者权限

白盒1

攻击面/入口

网页与界面1文档与消息1记忆写入2图像与音视频2

层

模型层2应用层6训练与数据层3

系统组件

记忆3护栏与评审1视觉1图像生成1多模态2

被测模型厂商

OpenAI6其他6
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 77 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：越权操作影响：输出被操纵层：应用层话题：隐私与数据泄露清除全部

另有 77 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    arXiv
    2604.02623
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    arXiv
    2610.05870
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    白盒
    测试
    SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

    深度解读完整解读
  3. 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
    GPT-5.5、GPT-5、GPT-5-mini 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。。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.08258

    研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护

    arXiv
    2609.08258
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、Grok-4、DeepSeek-V4-Flash 等 9 个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    arXiv
    2607.05189
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2609.04533

    Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击

    提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私

    arXiv
    2609.04533
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 11 个

    摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。

    深度解读完整解读
已经到底了