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10月10日 · 周六

全部论文

找到 152 篇
筛选7

攻击类型

越狱14提示注入120投毒与后门37提取与窃取4检测规避7拒绝服务4恶意使用3

攻击技术

自动化搜索21编码与混淆5针对防御7潜伏触发18

模型自身风险

失准与价值偏离3Agent 危险操作5

防御类型

模型加固8检测与过滤15指令与数据隔离25权限与审批26监控与审计11

影响

有害内容6越权操作73数据与隐私泄露21输出被操纵32可用性与可靠性6监督失效7

系统形态

模型与 API9LLM 应用17AI Agent126coding agent13web agent5网页与电脑操作3多智能体14

攻击者权限

黑盒11白盒3

攻击面/入口

用户输入123网页与界面49文档与消息58工具返回86工具与技能描述51代码仓库与依赖22检索语料22记忆写入31Agent 间消息22图像与音视频27训练数据51权重与梯度34分发渠道44推理服务与硬件11

层

模型层10应用层142训练与数据层1基础设施层9

系统组件

MCP 与技能20记忆36RAG4护栏与评审13监控器14推理链5权限与沙箱28视觉3多模态3
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 242 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：工具返回攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：推理服务与硬件层：应用层层：训练与数据层层：基础设施层清除全部

另有 242 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    arXiv
    2610.12292
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.11634

    LTBD：用可学习信任边界分隔符防御提示注入

    提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据

    arXiv
    2610.11634
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
    摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。

    LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

    深度解读完整解读
  3. 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
  6. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    arXiv
    2610.09793
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

    深度解读完整解读
  8. 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
  9. 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
  12. 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
  14. 评测与基准arXiv 2610.07089

    研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    arXiv
    2610.07089
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个

    摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据

    arXiv
    2610.05640
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

    深度解读完整解读
  16. 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
  17. 攻击arXiv 2610.05266

    论文披露主动式智能体的服务方间接提示注入攻击

    提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标

    arXiv
    2610.05266
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Pro 等 7 个
    摘要提供者侧间接注入用 T–B–S 把主动协助转向外部目标，并在三环境中提高模拟用户授权。

    外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。

    深度解读完整解读
  18. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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