攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、E5、Contriever-MSMARCO
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
Agent 安全 · 论文
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- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B-Instruct、Claude Sonnet 5 等 7 个
- 攻击提示注入
- 评测与基准arXiv 2609.22076
APort Vault 发布：用 4,371 条人工攻击评测 AI Agent 支付授权
构建 APort Vault 基准，对比裸模型与确定性授权对越权支付的拦截
- arXiv
- 2609.22076
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.8 Max、Muse Spark 1.3、Claude Fable 5.1 等 14 个
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen2.5-32B 等 4 个
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 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
- Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B、Qwen3.5 9B 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。
- 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 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
- 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、Qwen2.5-72B、Claude 3.5 Sonnet 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 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
用 AGENTDOXX 评测搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-4 Maverick、Qwen-2.5-7B、GPT-5.6 Terra 等 10 个
- 攻击恶意使用
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 防御arXiv 2609.33039
TACIT：从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害
提出 TACIT，读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹
- arXiv
- 2609.33039
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3Guard-4B、LlamaGuard3-8B、Qwen3-4B 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，用 CoAA-RL 训练前瞻守卫，在长程智能体有害动作执行前拦截
- arXiv
- 2607.19913
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-8B、Llama-Guard-3-8B、Qwen3Guard-Gen-8B 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
- 分析与理论arXiv 2610.01535
论文：安全路由评测在分布偏移下失效，基线选取偏差被低估
分析分布偏移下安全路由评测的基线选择偏差与虚假下限
- arXiv
- 2610.01535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen3-Embedding-8B、distilroberta-base、claude-3-5-sonnet 等 12 个
- 攻击越狱
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
- 攻击arXiv 2609.27542
研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控
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
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507、openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it 等 4 个
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。
- 攻击arXiv 2610.01768
LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传
- arXiv
- 2610.01768
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个
摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
- 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并干预多轮智能体攻击
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 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
- Qwen3-8B、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-Guard-3-8B 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。
- 攻击arXiv 2609.02035
ISM：通过语义匹配隐式操纵 LLM Agent 的技能选择
提出 ISM，协同改写技能描述与提示词以隐式操纵技能选择
- arXiv
- 2609.02035
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-2-7B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2609.06966
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测智能体内部威胁的完成情况与监控漏检
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Qwen3.6-27B、GPT-5.3 Chat、GPT-5.5 等 15 个
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
- 评测与基准arXiv 2609.09087
PrivEscalate：面向 LLM 自动化 Linux 提权的 531 场景基准与 PrivEscAgent 增强方案
构建 PrivEscalate 评测 Linux 提权并设计 PrivEscAgent
- arXiv
- 2609.09087
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen-Plus、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
- 攻击恶意使用