攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
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另有 242 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 攻击arXiv 2610.11932
复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性：普通发帖可进入引用与答案文本
测量 AI 搜索引用脆弱性，证明普通公开发帖可进入引用与回答
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞，测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用，呼吁审计引用供应链。
- 防御arXiv 2610.11634
LTBD：用可学习信任边界分隔符防御提示注入
提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
- arXiv
- 2610.11634
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
- 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
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 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。
- 防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
- 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
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 防御arXiv 2610.07657
DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
- arXiv
- 2610.07657
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
- 攻击arXiv 2610.07645
SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 防御arXiv 2610.06401
RAISED：用自蒸馏抵御工具调用中的提示注入
提出 RAISED 自蒸馏，训练工具智能体抵御间接提示注入
- arXiv
- 2610.06401
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma-4-12B-it、Nemotron-3-Nano-30B-A3B、Qwen3.8-27B
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等 12 个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 分析与理论arXiv 2610.06001
AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
- arXiv
- 2610.06001
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
- 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。。
- 防御arXiv 2610.05640
研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL
提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
- arXiv
- 2610.05640
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。