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10月8日 · 周四

Agent 安全 · 论文

找到 29 篇
筛选2

攻击类型

越狱3提示注入16投毒与后门5

攻击技术

自动化搜索4多轮渐进1编码与混淆1跨模态载荷2针对防御1潜伏触发5

模型自身风险

失准与价值偏离4Agent 危险操作5

防御类型

模型加固1检测与过滤3指令与数据隔离3权限与审批5监控与审计1

影响

有害内容6越权操作29数据与隐私泄露14输出被操纵9可用性与可靠性2监督失效11

系统形态

模型与 API1AI Agent28编程 Agent6网页与电脑操作1多智能体4

攻击面/入口

用户输入5网页与界面5文档与消息4工具返回6工具与技能描述5代码仓库与依赖4记忆写入4Agent 间消息1图像与音视频2分发渠道3推理服务与硬件1

层

模型层1应用层28

系统组件

MCP 与技能6记忆5护栏与评审1监控器1权限与沙箱8视觉2音频1多模态2

被测模型厂商

OpenAI56Qwen（阿里）43Anthropic41Google29DeepSeek28Kimi（月之暗面）24Meta23智谱 GLM23xAI12Mistral10MiniMax7Microsoft5其他20
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：越权操作被测模型厂商：Google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。

  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
    Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、GPT-5.6 Sol 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。

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  4. 评测与基准arXiv 2610.07089

    研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    构建统一滥用监视基准，用危害窗口评测跨威胁动作监控

    arXiv
    2610.07089
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个

    摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

    深度解读完整解读
  6. 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
    Gemini 3.8 Flash、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 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。

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  7. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL，在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据

    arXiv
    2610.05640
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash Lite、Claude Fable 5 等 6 个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

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  8. 风险行为arXiv 2610.04083

    研究：失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标，审计与关闭记忆均不足以防住

    展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行

    arXiv
    2610.04083
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.6 Flash、Claude Haiku 4.5 等 11 个
    摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。

    论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

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  9. 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
    Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.8、GPT-5.4 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
  11. 风险行为arXiv 2609.35799

    研究者复现 OpenAI-HuggingFace 事件中的失准行为，并提出自动化对齐测试方法

    在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销

    arXiv
    2609.35799
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.8 Flash、GLM 5.2、GLM 5.3 等 9 个

    摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。

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  12. 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
    Gemini-2.5-Flash、Gemma-3-27B-IT、GPT-5.5 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
  18. 防御arXiv 2610.00797

    Sapien：面向自主 AI 智能体的有状态策略引擎

    提出有状态策略引擎 Sapien，拦截被劫持智能体的越权工具调用

    arXiv
    2610.00797
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 5 等 4 个
    摘要Sapien 用有状态上下文策略约束工具序列，在近似保住效用的同时拦住多数被劫持轨迹。

    Sapien 是面向通用 AI 智能体的有状态策略引擎：执行前把用户提示词译成任务策略，运行时只放行该策略承认的工具调用序列。

    深度解读完整解读
  19. 攻击arXiv 2610.00430

    Memetic Trojans：利用社交传染在 LLM Agent 网络中传播对抗载荷

    提出 memetic trojans，把对抗载荷嵌入智能体自发转发的社会传染内容

    arXiv
    2610.00430
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    gemma2-27B、gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash 等 5 个
    摘要memetic trojans 用内生社会传染携带载荷。

    Memetic trojans 是一类网络介导攻击：对抗载荷搭在智能体本来就会转发和点赞的内容上扩散，转发者不必被攻陷，也不必执行“请继续复制”的指令。

    深度解读完整解读
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