跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 69 篇

另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.11932

    复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本

    测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答

    发表
    被测模型
    Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个

    摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    深度解读完整解读
  4. 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

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B

    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
  5. 攻击arXiv 2610.08951

    ASPIRE:面向 LLM Agent 的开放式提示注入红队引擎

    提出 ASPIRE 行为图搜索,开放式发现 Agent 提示注入漏洞

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini-3.7-Flash、DeepSeek-V4-Flash、Gemini-2.5-flash
    摘要ASPIRE 把提示注入红队从载荷优化改成行为图引导的开放式漏洞发现。

    ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎,目标是开放式画出可利用的行为路径,而不是在固定任务上打磨一条载荷。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.05943

    CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为

    提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
    摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。

    CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.04985

    研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险

    评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    Jev、NanoJev
    摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵,也会泄露信息,并同时支持检测与滥用。

    Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev,考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。

    深度解读完整解读
  9. 攻击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

    提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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
  10. 攻击arXiv 2610.03430

    JIL:通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级

    提出 JIL 对抗后缀,压低长度预测以抬高请求调度优先级

    发表
    被测模型
    Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测,在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。

    JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击:用对抗后缀压低长度预测,使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak:借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL 借网页抓取外泄

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

    深度解读完整解读
  12. 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,借助社交传染在 Agent 网络中传播对抗载荷

    发表
    被测模型
    gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash、qwen-32B 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
  13. 攻击arXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

    深度解读完整解读
  14. 攻击arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA:针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    发表
    被测模型
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体,GDA 用四类结果定位防线,ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 5 个

    摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

    深度解读完整解读