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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  2. 攻击arXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等7个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等10个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  4. 攻击arXiv 2609.22711

    UBA-ORL:针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击

    提出 UBA-ORL,以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门

    发表
    被测模型
    TD3+BC、BCQ、IQL
    摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本,使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。

    UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门:合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹,训练后触发响应被压低,删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法,但能提交可区分批次,并在部署时向观测注入预定触发。

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  5. 攻击arXiv 2609.17817

    论文:用投毒基准污染自改进编码 Agent,令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击,使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码

    发表
    被测模型
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等5个

    摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。

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  6. 攻击arXiv 2606.09499

    研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击

    提出 VPH 与 VTH,只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略

    发表
    被测模型
    Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等4个
    摘要只改视频帧经世界模型投毒。

    只改看似安全的视频帧,经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后,数据集检查看到的仍是安全演示,合成轨迹却可以变危险。

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  7. 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
    被测模型
    Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base、Llama-3.1-8B-Instruct 等5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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  8. 攻击arXiv 2605.15338

    隐藏于记忆:LLM Agent 的潜伏记忆投毒

    提出潜伏记忆投毒,诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6 等12个
    摘要持久记忆成为跨会话攻击面:通用载荷可写入伪造记忆,并在相关后续任务中影响行为。

    sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手:外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆,并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。

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  9. 攻击arXiv 2604.03890

    从提示到物理动作:针对 LLM 中介机器人控制系统的结构化后门攻击

    提出结构化 JSON 后门,经投毒 LoRA 在机器人控制中触发恶意动作

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 等4个

    摘要推理层后门传不到执行。

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  10. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击:网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP,用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等6个
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP,作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

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  11. 防御arXiv 2603.12644

    揭示自主 Agent 的安全威胁与防御架构:OpenClaw 案例研究

    梳理自主 Agent 威胁并提出全生命周期防御蓝图 FASA

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要以 OpenClaw 为例划分三层风险,并用 FASA 描述从输入到系统执行的防御。

    这是一份以 OpenClaw 为案例的威胁梳理和防御架构报告,不是带分数的攻击或防御评测。

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  12. 防御arXiv 2603.11619

    驯服 OpenClaw:自主 LLM 智能体威胁的安全分析与缓解

    提出对齐五阶段的纵深防御,缓解自主 Agent 跨阶段威胁

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析与分层缓解设计,案例为定性证据。

    这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析,并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是:自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后,攻击不再限于单轮越狱,而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御,挡不住这种跨时间攻击。

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