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
构建统一滥用监视基准，评测分解攻击与提示注入轨迹
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 3.1 70B、Llama Guard 4 12B、Gemma 4 26B-A4B 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。
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- 评测与基准arXiv 2610.04378
COPEX：面向 MCP 智能体的受控攻击评测基准发布
提出 COPEX 基准，固定协议栈评测 MCP 智能体的攻击抵抗力
- arXiv
- 2610.04378
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.2:3b、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 9 个
- 防御arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama Guard 3-8B、GPT-4o、Claude Sonnet 4 等 4 个
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
- 评测与基准arXiv 2610.03448
研究重测 15 个提示注入检测器：基准分数难以预测 Agent 部署表现
重评 Agent 提示注入检测器，检验基准分数能否预测部署表现
- arXiv
- 2610.03448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Prompt Guard 2 (86M)、Prompt Guard 2 (22M)、Prompt Guard 1 等 15 个
摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现，检测能力源于输入格式相似而非通用防御，建议基于工具输出与低误报评测。
- 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
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama-3.3-70B、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。
- 防御arXiv 2609.33039
TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害
提出 TACIT，从冻结内部表征检测智能体有害轨迹
- arXiv
- 2609.33039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- LlamaGuard3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT，揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。
- 防御arXiv 2607.19913
Janus：面向长时程智能体安全的前瞻性潜在风险预测框架
提出 Janus 前瞻守卫，在有害动作执行前拦截长程智能体风险
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、LlamaFirewall、Vanguard 等 8 个
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2608.21500
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
- arXiv
- 2608.21500
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Meta-SecAlign、Qwen3.6-27B (Undefended)、SecOPD
- 防御arXiv 2608.30041
SkillGuard：面向间接提示注入的 LLM Agent 能力限制机制
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
- arXiv
- 2608.30041
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama3.3-70B、Gemini 2.5 Flash
- 防御arXiv 2610.00400
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.1-8B、Qwen3-8B、Qwen3-14B 等 6 个
- 防御arXiv 2601.10156
ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow，降低 Agent 有害工具调用
提出 TS-Guard 与 TS-Flow，执行前检测并修正智能体有害工具调用
- arXiv
- 2601.10156
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-Guard-3-8B、GPT-4o、Qwen3-8B 等 10 个
摘要TS-Bench 标步骤级风险，TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定，TS-Flow 用反馈代替直接中止。
ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全：基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard，以及反馈驱动框架 TS-Flow。
- 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。
- 防御arXiv 2609.07529
CoER：用对抗协同演化与精炼防御自适应间接提示注入
提出 CoER，用对抗共进化与精炼训练智能体抵御自适应间接提示注入
- arXiv
- 2609.07529
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Meta-SecAlign-8B、Qwen3.5-9B、MAGIC (Qwen2.5-7B) 等 9 个
- 防御arXiv 2609.14987
ActGuard：面向 LLM Agent 间接提示注入的执行前动作审计框架
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
- arXiv
- 2609.14987
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、GPT-4o-mini 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.28585
论文提出持久计费状态概念，揭示工具调用 LLM Agent 的拒绝钱包攻击与防御
提出工具调用 Agent 的拒绝钱包攻击及主机侧计费约束
- arXiv
- 2609.28585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.3-70B、Nemotron-120B、GPT-4o 等 9 个
摘要已准入工具返回的跨轮保留会重复计费。
这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state，并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。
- 评测与基准arXiv 2609.32691
研究审计 Agent 安全评测缺陷：工具调用中介在间接提示注入下的有效评测框架
提出卡点评测框架，校验间接提示注入下的工具调用中介评测
- arXiv
- 2609.32691
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- llama3.1:8b、gpt-5.6-terra、gemma4:12b 等 4 个
- 攻击提示注入
摘要论文揭示了 IPI 评测中导致指标虚高的系统性缺陷，通过构建有效评测框架纠正了多项安全与模型能力结论。
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Llama 70B、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
- 攻击arXiv 2609.33628
用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试
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
- arXiv
- 2609.33628
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Muse-Spark-1.2、Muse-Spark-1.3、Llama-3.1-8B-Instruct 等 14 个
摘要提出跨目标模型课程强化学习，攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。
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。
- 防御arXiv 2609.34463
CoDeL：用协同演化防御抵御 LLM 智能体的间接提示注入
提出协同演化防御 CoDeL，抵御智能体工具观测中的间接提示注入
- arXiv
- 2609.34463
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、GLM-5.2
- 防御arXiv 2609.35932
同字节不同权限：保留 token 表示如何放大聊天模板提示注入
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
- arXiv
- 2609.35932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 6 个
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法，推理具有补偿作用，现有分词防御遗留工具协议漏洞。