攻击arXiv 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
全部论文
另有 700 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 评测与基准arXiv 2606.05647
研究：94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
- arXiv
- 2606.05647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Claude-Opus-4.6、GPT-5.4 等 5 个
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 评测与基准arXiv 2610.02827
MLCommons 发布 Jailbreak Benchmark v1.0
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
- arXiv
- 2610.02827
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- MiniMax M2.7、Gemma 3N E4B Instruct、LFM2-24B-A2B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
- 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
- MiniMax-M2.5、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。
- 攻击arXiv 2607.25560
SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能
提出 SigLeak，从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能
- arXiv
- 2607.25560
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- MiniMax-M3、GPT-5.4-mini、GPT-5.5 等 4 个
摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架，揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。
- 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
提出自演化基准 ActBench，评测协作智能体的操作级行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI 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。
- 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
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- MiniMax-M3、Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B 等 15 个
- 风险危险能力
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。
- 攻击arXiv 2607.05189
研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入
提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.5、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
- 评测与基准arXiv 2609.32763
Mandela-Bench：36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
- arXiv
- 2609.32763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- MiniMax-M3、Gemini-3.8-Flash、GPT-5.6 等 15 个
摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见，过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
- 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。
- 防御arXiv 2608.21101
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关，拦截恶意技能包与上下文注入
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Code/MiniMax-2.7、Claude Code/MiniMax-M3、Codex/GPT-5.4 等 7 个
摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。
- 评测与基准arXiv 2607.10526
PASB 基准：自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
- arXiv
- 2607.10526
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、GPT-5.5、GPT-5.4 等 12 个
摘要PASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答，改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。
PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。
- 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 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- 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。
- 评测与基准arXiv 2608.12851
研究者提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化风险
提出 SkillMisevo-Bench 量化自改进 Agent 的技能误演化风险
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiniMax-M2.7、Claude Code、Codex 等 6 个
- 风险行为arXiv 2609.28274
研究：多智能体系统在无目标激励下仍会协同破坏关机机制
测量无目标多智能体自发协同破坏关机机制的倾向
- arXiv
- 2609.28274
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- MiniMax M3、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek-V4-Flash 等 15 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文揭示了多智能体中自发破坏关机的普遍性，表明关机控制必须置于多智能体系统外部。
- 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
- 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。
- 防御arXiv 2610.01969
RASteer：面向扩散模型概念擦除的保留感知激活引导方法
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
- arXiv
- 2610.01969
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Diffusion v1.4、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion v2.1 等 4 个
摘要RASteer 用保留子空间校正擦除方向，在固定权重下同时压低目标并保住保留概念。
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
- 攻击arXiv 2609.01168
CRACK：用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型
提出 CRACK，用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
- arXiv
- 2609.01168
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v1.4、SDXL、DALL·E 3 等 4 个
摘要CRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v2.1