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 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等 5 个
- 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 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 攻击arXiv 2609.30383
研究者提出技能级联攻击
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 11 个
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
- 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
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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 Agent
- arXiv
- 2609.26761
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.03884
HookPry：利用插件生命周期钩子更新劫持 AI Agent 框架
提出 HOOKPRY，用插件钩子版本更新供应链劫持 Agent 框架
- arXiv
- 2609.03884
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击arXiv 2609.02035
ISM：通过语义匹配隐式操纵 LLM Agent 的技能选择
提出 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
- arXiv
- 2609.02035
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama-2-7B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 8 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，用强化学习优化恶意工具描述，诱导 Agent 外泄运行时上下文
- arXiv
- 2608.27800
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen-3-8B、GPT-OSS-20B、Gemma-4-E4B-it 等 11 个
- 攻击arXiv 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL，诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
- 攻击arXiv 2607.14493
LogInject 框架披露 LLM 日志分析中的被动提示注入
提出 LogInject 框架，评测日志分析中的被动提示注入及缓解
- arXiv
- 2607.14493
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama-3-70B-Instruct
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险，提出分片拼接等攻击与三层防御，指出必须结合架构隔离与人工介入。
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 12 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 攻击arXiv 2605.24421
研究者提出日志型提示注入攻击，可抑制 SOC 中 LLM 分析助手的恶意日志识别
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
- arXiv
- 2605.24421
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- gpt-4o-mini
摘要在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
- 攻击arXiv 2603.13847
SWhisper 用近超声隐蔽声学通道对语音驱动 LLM 实现黑盒越狱
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
- arXiv
- 2603.13847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-4B、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
- 攻击arXiv 2509.25624
STAC：看似无害的工具调用链如何攻破 LLM Agent
提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链
- arXiv
- 2509.25624
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4.1-2025-04-14、GPT-4.1-mini-2025-04-14、Qwen3-32B 等 8 个
摘要作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性，指出针对累积动作序列防御的必要性。
已经到底了