跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 18 篇

另有 643 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    测试
    Gemma-4-31B-IT、Devstral-Small-2、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。

    深度解读完整解读
  2. Trojan Hippo Bench:针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

    深度解读完整解读
  3. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 1.5 Pro、Gemini 2.0 Flash、Llama 3.1 405B 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。

    深度解读完整解读
  4. 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 隐式信任诱导外发敏感文件

    发表
    测试
    Gemini 2.5 Flash、GPT-4o、GPT-4o-mini 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。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    测试
    gemini-3.5-flash、Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.17320

    Emergence World:对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    构建 Emergence World,评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效

    发表
    测试
    Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Flash Lite、Claude Opus 4.8 等 9 个

    摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2609.17648

    多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构隔离

    提出任务绑定令牌与策略预言机,在多智能体流水线中拦截未授权执行

    发表
    测试
    gemma4:31b-cloud
    摘要结构性授权拦住了记忆投毒的未授权执行,持密钥时承重的是策略预言机。

    作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,将恶意目标分散于多个技能以绕过单技能检测

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、GPT-5.4 等 10 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。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2609.36879

    SKILLLITE:用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计

    提出 SKILLLITE,以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B、DeepSeek-R1:8B 等 5 个
    摘要SKILLLITE 把证据抽取外置,让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决,三个基准上 F1 高于所列基线。

    SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。

    深度解读完整解读
已经到底了