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10月8日 · 周四

提示注入 · 论文

找到 4 篇
筛选2

攻击类型

提示注入4投毒与后门1

攻击技术

自动化搜索2跨模态载荷1潜伏触发2

防御类型

检测与过滤1

影响

越权操作3数据与隐私泄露1

系统形态

AI Agent4编程 Agent1

攻击面/入口

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

层

应用层4

系统组件

记忆1护栏与评审1视觉1多模态1

被测模型厂商

其他4
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 75 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：图像与音视频话题：提示注入清除全部

另有 75 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 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

    AI Agent测试Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个应用层
    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。

    完整解读
  4. 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

    AI Agent测试Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini、GPT-5-nano 等 14 个应用层
    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。

    完整解读
已经到底了