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10月9日 · 周五

全部论文

找到 24 篇
筛选3

攻击类型

越狱1提示注入9投毒与后门5提取与窃取1检测规避1恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索1编码与混淆1跨模态载荷2针对防御1潜伏触发4诱导选用2

模型自身风险

奖励作弊1失准与价值偏离1Agent 危险操作1幻觉与编造1

防御类型

模型加固1推理时干预1检测与过滤5指令与数据隔离2权限与审批1监控与审计1

影响

越权操作8数据与隐私泄露3输出被操纵4可用性与可靠性3监督失效3

系统形态

LLM 应用8AI Agent17编程 Agent1网页与电脑操作5多智能体2

攻击者权限

白盒1

攻击面/入口

用户输入5网页与界面7文档与消息2工具返回3工具与技能描述3代码仓库与依赖1检索语料2记忆写入1图像与音视频2分发渠道2

层

提示层9模型层14应用层24训练与数据层7

系统组件

MCP 与技能4记忆2RAG3护栏与评审5监控器1权限与沙箱1视觉3多模态3

被测模型厂商

OpenAI222Qwen（阿里）178Anthropic146Google136DeepSeek114Meta86智谱 GLM85Kimi（月之暗面）71Mistral41xAI31MiniMax27Microsoft17NVIDIA10字节跳动7IBM6智源 BAAI6其他91
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 608 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：应用层被测模型厂商：Microsoft被测模型厂商：字节跳动清除全部

另有 608 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    arXiv
    2606.04329
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Deberta-v3-base、GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

    深度解读完整解读
  2. 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，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Phi-3-Vision-4B、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    DoubaoSeed-1.6、Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2610.03055

    HackTrace：用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊

    提出 HACKTRACE，用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊

    arXiv
    2610.03055
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    CodeBERT、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架，实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    arXiv
    2610.03089
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    UI-TARS-1.5-7B、gpt-5、claude-sonnet-5 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

    深度解读完整解读
  8. 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
    all-MiniLM-L6-v2、glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507) 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。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    arXiv
    2609.02316
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    DeBERTa-v3-base、Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。

    深度解读完整解读
  11. 防御arXiv 2608.03485

    SkillSentry：用自适应蜜罐世界动态检测 Agent 技能安全

    提出 SkillSentry，用自适应蜜罐世界在安装前审计 Agent 技能

    arXiv
    2608.03485
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Doubao、DeepSeek-V4-Pro、Qwen 等 4 个
    摘要契约加配对执行审计技能越权。

    SkillSentry 是安装前的动态技能审计，用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装，就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络，而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为，源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行，也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。

    深度解读完整解读
  13. 评测与基准arXiv 2609.03221

    FairMedAgent：临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限

    用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限

    arXiv
    2609.03221
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    phi3:mini、claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5 等 7 个
    摘要先测同一输入下的动作不一致率，再用它解读人口学翻转率。

    FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来：输入不变时动作仍会改变，这个比率就是解读翻转率的下限。。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传

    arXiv
    2610.01768
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Microsoft-Phi-4-mini-instruct、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 15 个
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

    深度解读完整解读
  16. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降

    arXiv
    2609.35928
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Seed-OSS (Seed-OSS-36B-Instruct)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。

    深度解读完整解读
  18. 评测与基准arXiv 2609.15017

    PIDS-Bench：在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench，评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    arXiv
    2609.15017
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    DeBERTa-v3-FT、ProtectAI DeBERTa-v3-base-prompt-injection-v2、DeBERTa-PI 等 8 个
    摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准，用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

    深度解读完整解读
  19. 风险行为arXiv 2609.33871

    论文提出测量 LLM 社会自组织的框架，并揭示群体层面病理现象

    提出熵序参量框架，测量 LLM 社会的群体自组织

    arXiv
    2609.33871
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Phi-4 (mini-instruct)、GPT-4.1 (longco-2025-04-14)、GPT-4o (2024-05-13) 等 5 个
    摘要熵序参量显示三个 LLM 社会自组织，另两个系统停在不动点。

    de Wynter 用复杂系统里的序参量，测量 LLM 社会会不会出现不在任何单个智能体身上的自组织，并主张这种诊断不依赖自然语言，也不绑定某一模型版本。问题来自群体层事件：一部分智能体通过通信协调，个体拒绝或个体监控都可能看不到该过程。框架把活动划成类别，用窗口内人均 Shannon 熵 Φ 相对二分配置零模型的偏离作为自组织证据，再用拉伸指数的 β 或 logistic 的 k 描述弛豫有多陡。

    深度解读完整解读
  20. 防御arXiv 2609.36326

    PILLAR：面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR，用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    arXiv
    2609.36326
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    msmarco-MiniLM-L-6-v3、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-70B 等 4 个
    摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排，在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

    深度解读完整解读
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