评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测智能体在钓鱼场景下的凭据泄露
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8 等 7 个
Agent 安全 · 论文
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- 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
- 攻击arXiv 2609.28900
Codetta：面向独立部署 LLM 智能体的高容量无密钥隐蔽串谋协议
提出 CODETTA 隐写框架，使多智能体在审计下隐蔽传载荷
- arXiv
- 2609.28900
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Llama-3.1-8B、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-7B 等 8 个
摘要提出非对称免密钥隐写框架 CODETTA，实现高容量不可区分通信，指出被动审计面临失效风险。
- 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
- 防御arXiv 2609.18411
可验证行动卡片 VAC：为智能体浏览器提供可信人在回路确认
提出 VAC，用真实操作参数与来源隔离保护智能体浏览器确认
- arXiv
- 2609.18411
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Llama-4-Scout、gpt-oss-120b、Gemini-2.5-Flash 等 6 个
- 防御arXiv 2609.21088
Provenance-Aware Transformers：用来源感知架构分离可信边界以防御间接提示注入
提出 Provenance-Aware Transformers，隔离不可信来源防御间接提示注入
- arXiv
- 2609.21088
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- LLaMA-3-8B-Instruct、SmolLM2-360M-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.22510
特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent
提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
- arXiv
- 2609.22510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct 等 14 个
摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
- 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。
已经到底了