跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 16 篇

另有 664 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.11757

    研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御

    提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个

    摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.18217

    研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 等 15 个

    摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    发表
    测试
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2609.28585

    论文提出持久计费状态概念,揭示工具调用 LLM Agent 的拒绝钱包攻击与防御

    提出工具调用 Agent 的拒绝钱包攻击及主机侧计费约束

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Mistral-Large 等 9 个
    摘要已准入工具返回的跨轮保留会重复计费。

    这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state,并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2609.33628

    用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试

    提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini、GPT-5-nano 等 14 个
    摘要提出跨目标模型课程强化学习,攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。

    该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。

    深度解读完整解读
已经到底了