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10月8日 · 周四

红队 · 论文

找到 43 篇
筛选2

攻击类型

越狱20提示注入13投毒与后门5恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索13多轮渐进3编码与混淆3角色扮演与说服1对话结构操控1推理链操控1跨模态载荷3针对防御3潜伏触发3诱导选用1

模型自身风险

欺骗与谋划1失准与价值偏离2Agent 危险操作1危险能力1拒答失当2幻觉与编造1

防御类型

检测与过滤2权限与审批2

影响

有害内容18越权操作13数据与隐私泄露6输出被操纵3可用性与可靠性1监督失效1滥用能力提升1

系统形态

模型与 API18AI Agent25编程 Agent12网页与电脑操作3多智能体3具身与机器人1

攻击者权限

黑盒13白盒1

攻击面/入口

用户输入22网页与界面5文档与消息3工具返回5工具与技能描述4代码仓库与依赖2检索语料1记忆写入2Agent 间消息2图像与音视频3分发渠道2

层

提示层16模型层3应用层24

系统组件

MCP 与技能5记忆3RAG1护栏与评审6监控器2推理链1权限与沙箱4视觉3音频1视频1图像生成2多模态6

被测模型厂商

OpenAI64Qwen（阿里）50Anthropic49Google38DeepSeek37Meta25智谱 GLM24Kimi（月之暗面）20Mistral10xAI10MiniMax10字节跳动5其他30
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 69 篇还没打标签，不在筛选结果里。
被测模型厂商：Google被测模型厂商：MiniMax话题：红队清除全部

另有 69 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息

    arXiv
    2608.04741
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Gemini 3 Flash、GPT-4o、Claude Sonnet 4 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

    深度解读完整解读
  7. 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，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据

    arXiv
    2609.18217
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Gemini 2.5 Flash、MiniMax-M2.5、GPT-4o 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。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2609.09404

    MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    arXiv
    2609.09404
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.8、GPT-5.4 等 6 个

    摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario：用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    arXiv
    2607.23496
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Gemini-3-Flash、Gemini-3.1-Pro、Qwen3.5-9B 等 10 个

    摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2608.09476

    ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准

    构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全

    arXiv
    2608.09476
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    MiniMax-M3、MiniMax-M2.7、Claude-Opus-4.8 等 15 个

    摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。

    深度解读完整解读
  11. 风险行为arXiv 2609.35799

    研究者复现 OpenAI-HuggingFace 事件中的失准行为，并提出自动化对齐测试方法

    在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销

    arXiv
    2609.35799
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.8 Flash、GLM 5.2、GLM 5.3 等 9 个

    摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.19892

    ClashBench：研究者发现 Agent 为抢占资源破坏既有任务

    提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务

    arXiv
    2609.19892
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    MiniMax-M3、Claude-Sonnet-5、DeepSeek-V4-Flash-0731 等 15 个

    摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动科研循环，发现生产级智能体的可复用漏洞概念

    arXiv
    2607.11698
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。

    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。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2609.32547

    研究者提出预算受限的 LLM 重复评测框架，优先深挖隐藏失败

    提出预算化发现框架，优先深评更可能隐藏失败的安全提示词

    arXiv
    2609.32547
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Gemma 3n E4B、google/gemma-3n-E4B-it、Qwen 2.5 7B 等 6 个
    摘要浅层零失败的提示词仍可按潜在失败倾向排序，从而把有限深评预算投向更可能暴露隐藏失败之处。

    作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现：每条提示词有未知的逐次失败概率，浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。

    深度解读完整解读
  20. 攻击arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA：针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA 间接提示注入，诱导智能体部署常驻回调并外传数据

    arXiv
    2610.00392
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、编程 Agent
    测试
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等 8 个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体，GDA 用四类结果定位防线，ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。

    深度解读完整解读
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