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10月10日 · 周六

全部论文

找到 55 篇
筛选5

攻击类型

越狱5提示注入27投毒与后门25提取与窃取4拒绝服务3

攻击技术

自动化搜索6针对防御3潜伏触发14

模型自身风险

Agent 危险操作4

防御类型

检测与过滤4指令与数据隔离6权限与审批8

影响

越权操作23数据与隐私泄露11输出被操纵6可用性与可靠性3监督失效6

系统形态

模型与 API5LLM 应用4AI Agent46coding agent13多智能体6

攻击者权限

黑盒4

攻击面/入口

用户输入85网页与界面40文档与消息51工具返回78工具与技能描述48代码仓库与依赖21检索语料17记忆写入28Agent 间消息19图像与音视频14权重与梯度4分发渠道31推理服务与硬件9

层

模型层3应用层48基础设施层7

系统组件

MCP 与技能3记忆25护栏与评审5监控器3推理链3权限与沙箱10
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 391 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：推理服务与硬件层：应用层层：基础设施层清除全部

另有 391 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.09981

    研究：LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题

    提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击

    arXiv
    2610.09981
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router)

    摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露，验证了按类别公平性防御的有效性与边界。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    arXiv
    2610.07657
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    arXiv
    2610.07645
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD，发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.06848

    TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击

    提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员

    arXiv
    2610.06848
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个

    摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。

    深度解读完整解读
  9. 可解释性arXiv 2610.05295

    研究用因果追踪区分间接提示注入中的可读信号与有效干预

    用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预

    arXiv
    2610.05295
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-1.5B、Llama-3.1-8B 等 8 个
    摘要作者称源角色先于强工具选择效应可读，有效编辑还取决于位置、长度和方向来源。

    在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    arXiv
    2610.04589
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。

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  14. 分析与理论arXiv 2610.02504

    HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架

    提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要

    arXiv
    2610.02504
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    gradient-boosted tree regression models
    摘要HXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内，只聚合差分隐私摘要。

    HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2610.02349

    MIRROR：面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    arXiv
    2610.02349
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Gemini 2.5 Pro
    摘要MIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2610.02569

    Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

    为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer，用数字分身执行动态最小权限

    arXiv
    2610.02569
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Muse Spark 1.2 Contributor
    摘要Pincer 在资源层以三票合取做授权。

    Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御：用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限，并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳，以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作，并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。

    深度解读完整解读
  18. 防御arXiv 2610.00371

    FlowReview：以授权配对评测控制多智能体组合信息流

    提出 FlowReview，用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流

    arXiv
    2610.00371
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Qwen3-32B 等 5 个
    摘要配对标准要求拒绝禁止使用并完成授权使用，FlowReview 把三项审查接到执行。

    这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事：拦住组合信息所启用的禁止使用，并完成同一场景里任务所需的授权使用。

    深度解读完整解读
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