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 隐式信任诱导外发敏感文件
- 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。
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- 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
- 评测与基准arXiv 2609.27336
CART：面向大语言模型的闭环自适应红队框架
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与工具 Agent 的风险面
- arXiv
- 2609.27336
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、Claude Opus 4.8、GPT-5.5 等 7 个
- 攻击越狱
摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索，在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。
CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
- 攻击arXiv 2609.04495
研究将间接提示注入重新表述为测试时搜索问题
提出 Search Harness，把间接提示注入做成测试时搜索
- arXiv
- 2609.04495
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、Claude Opus 4.8、GPT-5.5
- 防御arXiv 2609.07529
CoER：用对抗协同演化与精炼防御自适应间接提示注入
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
- arXiv
- 2609.07529
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2-Thinking、Qwen3.5-9B、MAGIC (Qwen2.5-7B) 等 9 个
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5、GLM-5.2、Sonnet 4.6 等 10 个
- 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。
- 防御arXiv 2609.34463
CoDeL：用协同演化防御抵御 LLM 智能体的间接提示注入
提出协同演化防御 CoDeL，抵御智能体工具观测中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.34463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct
- 防御arXiv 2609.36603
SED：面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架
提出免训练框架 SED，把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略
- arXiv
- 2609.36603
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash、Kimi K3
- 防御arXiv 2609.35932
同字节不同权限：保留 token 表示如何放大聊天模板提示注入
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
- arXiv
- 2609.35932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-4.5、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 6 个
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法，推理具有补偿作用，现有分词防御遗留工具协议漏洞。
已经到底了