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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 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 2609.35912

    MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等6个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  4. 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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  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 2609.13889

    PMPA:针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA,经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA,报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

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  7. 可解释性arXiv 2609.07746

    LLM Forensics:用稀疏自编码器定位并控制后门触发机制

    用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制

    发表
    被测模型
    Gaperon-1B、Gaperon-8B、Gaperon-24B
    摘要Gaperon 语言切换后门可分成检测、残差路由和后期语言跟踪三类 SAE 特征,只有部分能改行为。

    作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门,区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。

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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. 防御arXiv 2603.03206

    理解并缓解大语言模型引导中的数据集污染

    用 Lee-Valiant 稳健均值缓解 steering 数据集污染

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Mistral-7b-Instruct-v0.3、OLMo-2-1124-7B-Instruct
    摘要数据污染会改 steering,协调注入最强。

    作者研究 contrastive steering 的训练数据被污染后,推理时的行为控制还剩多少,以及稳健均值能否接住。

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