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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 23 篇

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  1. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Deberta-v3-base、GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

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  2. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    发表
    测试
    Phi-3-Vision-4B、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    发表
    测试
    DoubaoSeed-1.6、Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

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  4. 防御arXiv 2610.03055

    HackTrace:用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊

    提出 HACKTRACE,用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊

    发表
    测试
    CodeBERT、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。

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  5. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    发表
    测试
    UI-TARS-1.5-7B、gpt-5、claude-sonnet-5 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

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  6. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    测试
    all-MiniLM-L6-v2、glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507) 等 4 个
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    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。

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  7. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体

    发表
    测试
    Doubao-2.1 Pro、Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B 等 15 个
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B,用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。

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  8. FairMedAgent:临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限

    用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限

    发表
    测试
    phi3:mini、claude-haiku-4-5、claude-sonnet-5 等 7 个
    摘要先测同一输入下的动作不一致率,再用它解读人口学翻转率。

    FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来:输入不变时动作仍会改变,这个比率就是解读翻转率的下限。。

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  9. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Microsoft-Phi-4-mini-instruct、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-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。

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  10. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降

    发表
    测试
    Seed-OSS (Seed-OSS-36B-Instruct)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派,共识更慢、更贵,去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。

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  11. 风险行为arXiv 2609.33871

    论文提出测量 LLM 社会自组织的框架,并揭示群体层面病理现象

    提出熵序参量框架,测量 LLM 社会的群体自组织

    发表
    测试
    Phi-4 (mini-instruct)、GPT-4.1 (longco-2025-04-14)、GPT-4o (2024-05-13) 等 5 个
    摘要熵序参量显示三个 LLM 社会自组织,另两个系统停在不动点。

    de Wynter 用复杂系统里的序参量,测量 LLM 社会会不会出现不在任何单个智能体身上的自组织,并主张这种诊断不依赖自然语言,也不绑定某一模型版本。问题来自群体层事件:一部分智能体通过通信协调,个体拒绝或个体监控都可能看不到该过程。框架把活动划成类别,用窗口内人均 Shannon 熵 Φ 相对二分配置零模型的偏离作为自组织证据,再用拉伸指数的 β 或 logistic 的 k 描述弛豫有多陡。

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  12. 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

    提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GitHub Copilot、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-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。

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  13. 评测与基准arXiv 2609.33401

    论文评估 System One 模型在 Agent 安全决策中的可靠性、校准与选择性自动化

    评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准

    发表
    测试
    ProtectAI DeBERTa v2、Jev 1.13、Decider, approximately 2B 等 14 个
    摘要离线评测表明,安全判定的总体分数和校准不能代替分组误差和带预算的自动决策检查。

    Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠,以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。

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  14. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    BAGEL-14B-A7B、GPT-4o、GPT-4.1 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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