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10月13日 · 周二

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  1. 攻击arXiv 2610.11932

    复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本

    测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答

    发表
    被测模型
    Grok、Doubao、ChatGPT 等10个

    摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。

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  2. 攻击arXiv 2610.09264

    研究者提出 PackHallu:经规则文件提示注入对编码 Agent 发起包幻觉攻击

    提出 PackHallu,经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-7B、Qwen3-Coder-30B、Devstral-Small-2-24B 等19个
    摘要PackHallu 诱导规则文件换包。

    PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入:让智能体在本应使用合法依赖时,改导入攻击者指定并控制的包。

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  3. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    发表
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等14个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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  5. 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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  6. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  7. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响

    发表
    被测模型
    Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等4个
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  8. 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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  9. 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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  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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  13. 攻击arXiv 2602.15654

    僵尸智能体:通过自强化注入持久控制自演化 LLM 智能体

    提出 Zombie Agent 攻击,经网页间接注入将载荷写入长期记忆并跨会话触发

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini-2.5-Flash、GLM-4.7-Flash
    摘要记忆写入把一次网页间接注入变成跨会话控制。

    Zombie Agent 把自进化 LLM 智能体的跨会话记忆当成攻击面:攻击者只发布网页,良性任务读入后,正常记忆更新留下载荷,并在以后无关会话里触发未授权工具行为。

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已经到底了