攻击arXiv:2609.26761 · 9月23日
A2M：针对 MCP 生态的两阶段 Agent 劫持框架
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
AI Agent测试GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1 等 5 个应用层
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攻击arXiv:2607.12340 · 7月14日
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名抢注攻击，利用智能体虚构技能名劫持技能供应链
编程 Agent测试GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个应用层
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
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攻击arXiv:2609.03884 · 9月3日
HookPry：利用插件生命周期钩子更新劫持 AI Agent 框架
提出 HOOKPRY，利用插件生命周期钩子更新劫持智能体框架执行命令
编程 Agent测试Claude Sonnet 4.6、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等 6 个应用层
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攻击arXiv:2609.01023 · 9月1日
Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击
提出 AKRASIA 推断期后门，用代码级触发器与伪装推理操纵代码模型
编程 Agent测试Claude-Sonnet-5、GPT-5.5、Gemini-3.5-flash 等 7 个提示层
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
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已经到底了

供应链安全 · 论文

攻击类型

攻击技术

模型自身风险

影响

系统形态

攻击面/入口

层

系统组件

被测模型厂商

A2M：针对 MCP 生态的两阶段 Agent 劫持框架

研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击

HookPry：利用插件生命周期钩子更新劫持 AI Agent 框架

Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击