攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
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- 攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 攻击arXiv 2610.04985
研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
- arXiv
- 2610.04985
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Jev、NanoJev
摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
- 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。
- 攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
- 攻击arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道提示注入，劫持长程 Agent 的动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 攻击arXiv 2608.27439
RedEvoAgent：以经验驱动技能演化的自动红队智能体
提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
- arXiv
- 2608.27439
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MiniMax-M2.5、DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.5-35B
摘要RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。
RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。
- 评测与基准arXiv 2608.12851
研究者提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化风险
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code、Codex、Hermes 等 4 个
- 攻击arXiv 2608.09577
ElasticBack：通过触发词与规则耦合在 LLM Agent 技能中植入条件后门
提出 ElasticBack，在单个 Agent 技能中植入条件后门
- arXiv
- 2608.09577
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-5.2、MiniMax-M3、GPT-5.4 等 4 个
摘要ElasticBack 用冻结规则加遗传搜索演化 trigger，在单 skill 上做条件后门。
ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。
- 攻击arXiv 2608.04192
研究者提出 SkillClone，仅凭正常提问即可克隆 LLM Agent 隐藏技能功能
提出 SkillClone，仅凭良性任务交互重构闭源 Agent 技能
- arXiv
- 2608.04192
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- DeepSeek-Flash、DeepSeek-Pro、GLM-5.1 等 5 个
摘要论文揭示了仅靠良性任务交互即可重构闭源智能体技能隐藏功能的风险，表明功能保密需要限制累积信息泄露。
论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。
- 攻击arXiv 2608.03844
MAFIA：针对带审计 LLM Agent 的查询式记忆投毒攻击
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
- arXiv
- 2608.03844
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.4-mini、Gemini、ProtectAI 等 8 个
- 攻击arXiv 2608.01759
EvoBreak 利用自我演化 Agent 的无害经验组合实施攻击
提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
- arXiv
- 2608.01759
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5-mini、Llama-3.1-8B-Instruct
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 攻击arXiv 2607.25560
SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能
提出 SigLeak，从黑盒 Agent 执行轨迹推断专有技能
- arXiv
- 2607.25560
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、GPT-5.5、GLM-5.2 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 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
- 攻击arXiv 2606.12918
MAStrike：用 Shapley 值引导多智能体系统协同红队攻击
提出 MAStrike，用 Shapley 选联盟对多智能体做共谋红队
- arXiv
- 2606.12918
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 4.7、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro
- 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
- arXiv
- 2606.09084
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2605.30883
TRACE：面向 LLM Agent 的任务感知自适应自进化越狱框架
提出 TRACE 框架，用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
- arXiv
- 2605.30883
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Codex、Claude Code、GPT-5.5 等 6 个
- 攻击arXiv 2605.22258
CITA：面向中文隐式毒性的攻击与防御数据生成框架
提出 CITA 三阶段框架，生成可绕过毒性检测器的中文隐式毒性文本
- arXiv
- 2605.22258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tencent、Baidu、Gemini 3.1 Pro 等 11 个