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10月12日 · 周一

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  1. 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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  2. 评测与基准arXiv 2609.36817

    pikit:面向间接提示注入研究与评测的可组合工具包

    构建可组合工具包 pikit,评测编码智能体的间接提示注入

    发表
    摘要pikit 提供组合式间接注入评测。

    pikit 是面向间接提示注入研究的组合式工具包,主要贡献是组织攻击、投递通道、防御和判定流程,而非提出新的攻击优化算法。

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  3. 防御arXiv 2609.35659

    Tracekit:面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统

    提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改

    发表
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审(同一 CLI,无工具)
    摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。

    Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。

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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. 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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  7. 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 自动科研循环,发现生产 Agent 的可复用漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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。

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  8. 攻击arXiv 2509.22040

    研究:通过编码规则文件对Cursor与GitHub Copilot实施提示注入

    通过规则文件提示注入劫持编码编辑器并执行未授权终端命令

    发表
    被测模型
    Cursor、GitHub Copilot、Claude 4 Sonnet 等4个

    摘要论文提出了针对代码编辑器的提示注入评估框架 AIShellJack,实验显示攻击能诱导 AI 执行未授权终端命令。

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已经到底了