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10月13日 · 周二

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找到 3篇
筛选5

攻击类型

越狱6提示注入61投毒与后门43检测规避5拒绝服务3恶意使用3

系统形态

AI Agent3coding agent3

攻击面/入口

用户输入11工具与技能描述1代码仓库与依赖2训练数据0

层

应用层3
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 216篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：恶意使用攻击面/入口：工具与技能描述攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：训练数据层：应用层清除全部

另有216篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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，借合法网页抓取把 URL 中的秘密隐蔽外传

    arXiv
    2610.01768
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等18个
    摘要作者称第三方外传可发生于正常网页获取，防护需考虑工具请求而不只考虑提示注入。

    LLMLeak 是利用网页获取请求携带预先编码秘密的隐蔽通道攻击。它关注恶意软件已能读取数据、却因网络限制或监控无法直接外传的情形。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    arXiv
    2609.30266
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等11个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

    深度解读完整解读
  3. 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
    场景
    网页与电脑操作、coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等12个
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了