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10月10日 · 周六

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  1. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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  2. 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,利用 MCP 隐式信任外发敏感文件

    发表
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 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。

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  3. 攻击arXiv 2606.09084

    研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击

    提出 CFD 跨会话分解攻击,利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4.1、GPT-5-nano、Claude-3.5-Sonnet 等 6 个
    摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。

    CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。

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  4. 攻击arXiv 2510.04885

    RL-Hammer:用 GRPO 从头训练攻击模型

    提出 RL-Hammer,从零训练攻击模型经工具输出实施提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Meta-SecAlign-8B、Meta-SecAlign-70B 等 10 个
    摘要作者称通过无热启动的强化学习可有效突破具备防御的商业模型,论文提出的 RL-Hammer 促使业界关注提示注入风险。

    RL-Hammer 是一个无需热启动数据、基于 GRPO 算法从零训练的黑盒提示注入对抗攻击框架。现有针对大语言模型智能体的提示注入防御(如 Instruction Hierarchy 与 SecAlign)主要在静态或弱攻击下测试,在面对自动化强力攻击时的真实防御能力缺乏充分检验。方法的核心机制包括。

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