攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.4 mini、Claude-Sonnet-4.6 等7个
- 防御arXiv 2609.29647
AgentKernel：面向 Agent 的可信原生操作系统内核
提出 AgentKernel，用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
- arXiv
- 2609.29647
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计，安全论证未附带实测数字。
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。
- 攻击arXiv 2608.05563
研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击
提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒，诱导自演化技能系统固化恶意行为
- arXiv
- 2608.05563
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、MiniMax-M2.5、DeepSeek-V3.2 等6个
摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞，提出并验证轨迹投毒攻击。
这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。
- 攻击arXiv 2605.11047
DeepTrap 框架在 OpenClaw 上自动挖掘智能体执行上下文漏洞
提出 DEEPTRAP 以搜索可诱导不安全轨迹的执行上下文载荷
- arXiv
- 2605.11047
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、GLM-5 等9个
摘要DEEPTRAP 用轨迹级搜索发现 OpenClaw 上下文风险，作者称不能只看最终回复。
DEEPTRAP 是针对 OpenClaw 的自动化红队框架，搜索执行前被改写的文件、记忆、技能、工具元数据或配置，而不是改用户指令。
- 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
- arXiv
- 2603.11619
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2507.10457
论文提出 LPCI：针对 Agent 逻辑层与持久记忆的提示控制注入攻击
提出 LPCI，把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
- arXiv
- 2507.10457
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- ChatGPT、Claude、LLaMA3 等8个
摘要作者定义 LPCI。
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类，而不是单次输入上的提示改写。
已经到底了