攻击arXiv 2607.03220
CONTRA：研究者用配置树搜索对个人化 Agent 做红队测试
提出 CONTRA，用树搜索修改良性配置以诱发 Agent 恶意动作
- arXiv
- 2607.03220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-4.7-flash、Gemma4-31b、Gemma4-e4b 等 6 个
- 技术自动化搜索
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- 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，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- CogVLM、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 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。
- 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
- GLM-5、GPT-4o、GPT-4o-mini 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。
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT，迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
- 攻击arXiv 2609.26761
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
- arXiv
- 2609.26761
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1 等 5 个
- 攻击arXiv 2607.25560
SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能
提出 SigLeak，从执行轨迹比对中推断专有智能体技能
- arXiv
- 2607.25560
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.4-mini、GPT-5.5 等 4 个
摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架，揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。
- 攻击arXiv 2607.12340
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
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个
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。
- 攻击arXiv 2608.09867
研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
- arXiv
- 2608.09867
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM-5.2、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6 等 15 个
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
- 攻击arXiv 2608.00677
OpenART 提出环境演化红队框架
提出 OpenART 竞技场，用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
- arXiv
- 2608.00677
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5.2、GPT-5.5、Claude-Opus-4.8 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.02774
CodePoisonRAG：针对检索增强代码生成的知识投毒攻击
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
- arXiv
- 2609.02774
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GLM-5.1、Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B 等 4 个
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
- 攻击arXiv 2609.03884
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
- arXiv
- 2609.03884
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-4.7-Flash、Claude Sonnet 4.6、DeepSeek-V4-Pro 等 6 个
- 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 间接提示注入，诱导智能体部署常驻回调并外传数据
- arXiv
- 2610.00392
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- glm-5.3、MiniMax-M3、deepseek-v4-pro 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。
- 攻击arXiv 2607.18056
上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker，在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker，多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
- arXiv
- 2607.18056
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-5.2、DeepSeek-V3、Kimi-K2.6 等 14 个
摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。
- 攻击arXiv 2608.16465
JailbreakSkill：用可复用可演化技能扩展自动化红队
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
- arXiv
- 2608.16465
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM 5.2、DeepSeek-V4-Pro Preview、Llama-3.3-70B-Instruct 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.01023
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
- arXiv
- 2609.01023
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM 5.2、Claude-Sonnet-5、GPT-5.5 等 7 个
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。
- 攻击arXiv 2609.02414
Blueprint 框架用世界观模拟与 18 个影响因子提升多轮越狱成功率
提出多轮越狱框架 BLUEPRINT，用世界观模拟与心理因素诱导有害输出
- arXiv
- 2609.02414
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GLM-4.7、Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2 等 6 个
摘要BLUEPRINT 解耦多轮越狱策略与情境模拟，揭示任务具象化是摆脱拒绝的核心机制，为多轮安全防御提供新视角。
BLUEPRINT 是一个将因子化社会影响力策略空间与跨轮世界观模拟解耦的多轮大语言模型安全评测框架。
- 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
- GLM-5.3-flash、Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini 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。
已经到底了