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10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 9 篇
筛选3

攻击类型

越狱3提示注入7投毒与后门2

攻击技术

自动化搜索5编码与混淆1针对防御1潜伏触发3诱导选用1

模型自身风险

欺骗与谋划1

防御类型

检测与过滤1

影响

越权操作3数据与隐私泄露4输出被操纵1监督失效1

系统形态

AI Agent9编程 Agent5

攻击者权限

黑盒3

攻击面/入口

用户输入18网页与界面4文档与消息1工具返回5工具与技能描述5代码仓库与依赖3Agent 间消息1图像与音视频5训练数据2权重与梯度1分发渠道3

层

应用层8训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能2护栏与评审2微调与开源权重1

被测模型厂商

OpenAI8Qwen（阿里）7DeepSeek6Anthropic6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 97 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：工具返回攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：训练数据话题：红队清除全部

另有 97 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    微调植入拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞

    arXiv
    2610.05793
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

    深度解读完整解读
  2. 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，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据

    arXiv
    2609.18217
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    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 自动科研循环，发现生产级智能体的可复用漏洞概念

    arXiv
    2607.11698
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    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
  6. 攻击arXiv 2609.17817

    论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击，使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码

    arXiv
    2609.17817
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 6 个

    摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用

    arXiv
    2609.22510
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

    深度解读完整解读
  9. 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

    arXiv
    2609.33628
    发表
    层
    应用层
    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