攻击arXiv 2608.09732
ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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另有 664 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2608.04741
LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击
提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息
- arXiv
- 2608.04741
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个
摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。
- 攻击arXiv 2609.39065
TrustProbe 在 11 个开源 Agent 中发现 104 个技能信任链漏洞
提出 TrustProbe，挖掘 skill 到敏感操作的非安全信任链
- arXiv
- 2609.39065
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- deepseek-v4-flash、Kimi Code CLI、Qwen Code 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 白盒攻击，迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
- 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
- 攻击arXiv 2610.01564
APEX 用跨技能链劫持 LLM Agent
提出 APEX，在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
- arXiv
- 2610.01564
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash、GPT-5.4 等 6 个
- 攻击arXiv 2608.27800
ContextLeak：通过恶意工具窃取 LLM Agent 运行时上下文
提出 ContextLeak，用强化学习生成恶意工具描述以诱导 Agent 外泄上下文
- arXiv
- 2608.27800
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen-3-8B、GPT-OSS-20B、Gemma-4-E4B-it 等 11 个
- 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 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.32400
SkillDRE：用预执行与运行时双阶段反馈自动演化恶意 Agent 技能
提出 SkillDRE，用预执行与运行时反馈演化恶意技能
- arXiv
- 2609.32400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2、Qwen3.5-397B-A17B 等 4 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
- Qwen3-4B-Instruct-2507、GPT-4o-mini、GPT-5-nano 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。
已经到底了