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 2609.36576
AdaLCPI：让 Agent 从长上下文碎片中重建间接提示注入
提出 AdaLCPI，把恶意指令拆成碎片嵌入工具返回并诱导 Agent 越权执行
- arXiv
- 2609.36576
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5.1、GPT-5.6-Luna 等 7 个
- 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 2609.18217
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 隐式信任外发敏感文件
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 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。
- 攻击arXiv 2606.21732
研究者提出 relinking 漏洞：LLM Agent 压缩边界可被拼出恶意指令
提出 Relink 攻击，在 Agent 压缩边界将分散良性片段重组为恶意指令
- arXiv
- 2606.21732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma-4-31B-it、GPT-OSS-20B、Qwen3.6-27B 等 15 个
摘要论文指出提示词压缩引入重链漏洞，提出 RELINK 攻击工具与 KBRA 边界审计防御，证明压缩边界应作为关键安全边界。
本文研究了智能体基于摘要的提示词压缩所引入的新型安全漏洞——重链（Relinking），并提出了系统化的攻击构建方法与边界审计防御机制。
- 攻击arXiv 2603.24203
研究者提出 TIP：用树结构搜索为 MCP 生成隐蔽注入载荷
提出 TIP，用树搜索为 MCP 响应生成隐蔽注入载荷
- arXiv
- 2603.24203
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-72B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct 等 8 个
摘要TIP 在 MCP 工具响应上做黑盒注入。
TIP 是面向 MCP 工具响应的 black-box 间接提示注入，目标是在不改工具元数据的情况下生成语义连贯的 JSON 载荷。
- 攻击arXiv 2510.09023
论文提出自适应攻击框架，击穿 12 项 LLM 越狱与提示注入防御
提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
- arXiv
- 2510.09023
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-2.5 Pro、GPT-5 Mini、Llama-3.3 70B 等 15 个
- 攻击arXiv 2510.04885
RL-Hammer：用 GRPO 从头训练攻击模型
提出 RL-Hammer，从零训练攻击模型经工具输出实施提示注入
- arXiv
- 2510.04885
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Meta-SecAlign-8B、Meta-SecAlign-70B 等 10 个
摘要作者称通过无热启动的强化学习可有效突破具备防御的商业模型，论文提出的 RL-Hammer 促使业界关注提示注入风险。
RL-Hammer 是一个无需热启动数据、基于 GRPO 算法从零训练的黑盒提示注入对抗攻击框架。现有针对大语言模型智能体的提示注入防御（如 Instruction Hierarchy 与 SecAlign）主要在静态或弱攻击下测试，在面对自动化强力攻击时的真实防御能力缺乏充分检验。方法的核心机制包括。
- 攻击arXiv 2507.10457
论文提出 LPCI：针对 Agent 逻辑层与持久记忆的提示控制注入攻击
提出 LPCI，把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
- arXiv
- 2507.10457
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- ChatGPT、Claude、LLaMA3 等 8 个
摘要作者定义 LPCI。
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。
已经到底了