ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御
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。
提出 TrustProbe,挖掘 skill 到敏感操作的非安全信任链
提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
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。
提出两阶段框架 A2M,优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
提出 APEX,在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
提出自博弈红队智能体 GPT-Red,自动挖掘提示注入与越狱攻击
提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
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。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。
提出 Search Harness,把间接提示注入做成测试时搜索
提出 ContextLeak,用强化学习生成恶意工具描述以诱导 Agent 外泄上下文
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入,劫持长程智能体动作轨迹
提出 AgentXploit 红队系统,分离仓库攻击路径发现与运行时利用
提出 SkillDRE,用预执行与运行时反馈演化恶意技能
提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。
提出 AdaLCPI,把间接提示注入拆成片段嵌入工具返回并自适应优化