攻击arXiv 2608.05563
研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能
- arXiv
- 2608.05563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.5、GPT-5.4、DeepSeek-V3.2 等 7 个
摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞，提出并验证轨迹投毒攻击。
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
全部论文
另有 669 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 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。
- 防御arXiv 2610.04504
论文提出 VAL 框架：相同 ASR 的 LLM Agent 防御可能对应不同安全保证
提出 VAL 防御栈，用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
- arXiv
- 2610.04504
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Meta Llama 3.1 8B、DeepSeek-chat、Kimi
- 攻击arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M3、MiniMax-M2.7、Claude-Opus-4.8 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 攻击arXiv 2607.05189
研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入
提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.5、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 评测与基准arXiv 2609.32616
Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作
提出 CAVE-BENCH，评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为
- arXiv
- 2609.32616
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- MiniMax-M3、MiniMax-M2.7、Claude-Sonnet-5 等 14 个
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
已经到底了