跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 111篇
筛选3

攻击类型

越狱5提示注入48投毒与后门11提取与窃取3恶意使用3

攻击技术

梯度与表征优化6自动化搜索3跨模态载荷4潜伏触发4

模型自身风险

欺骗与谋划11奖励作弊4失准与价值偏离8Agent 危险操作8

防御类型

检测与过滤8指令与数据隔离10权限与审批12

影响

有害内容8越权操作29数据与隐私泄露13输出被操纵30可用性与可靠性6监督失效10

系统形态

模型与 API9LLM 应用122AI Agent585coding agent117science agent30web agent34网页与电脑操作18多智能体77具身与机器人17

攻击面/入口

用户输入15网页与界面24文档与消息10工具返回8工具与技能描述4检索语料4记忆写入7Agent 间消息24图像与音视频4

层

应用层111

系统组件

MCP 与技能5记忆12RAG4护栏与评审9监控器7权限与沙箱15视觉7多模态7
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 261篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：web agent系统形态：多智能体层：应用层清除全部

另有261篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 风险行为arXiv 2610.12822

    奖励作弊作为多智能体编码系统中的可传播策略

    展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播

    arXiv
    2610.12822
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体、coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-14B、Gemma-3-12B、Qwen2.5-Coder-7B 等16个
    摘要作者称奖励黑客可跨模型传播并影响路由与聚合，审查能降低交付。

    编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体，进入后续协作和系统协调。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2610.12436

    研究提出 AI Agent 种群生态理论：协作带来起飞临界规模

    为失配智能体种群建立生态模型，说明协作产生起飞临界规模

    arXiv
    2610.12436
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    摘要作者称协作把起飞从个体能力阈值改成种群阈值，故小种群评估不够。

    作者用生态学的强 Allee 效应，讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    arXiv
    2610.09469
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等6个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    深度解读完整解读
  10. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    arXiv
    2610.07657
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等5个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.06748

    BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为

    arXiv
    2610.06748
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等5个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

    深度解读完整解读
  12. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL，在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据

    arXiv
    2610.05640
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等6个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题，提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

    深度解读完整解读
  13. 评测与基准arXiv 2610.05586

    AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测

    构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别

    arXiv
    2610.05586
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等10个

    摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2610.04672

    MASBench：部分可观测条件下的 LLM 多智能体协作基准

    提出 MASBench，评测部分可观测下的多智能体协作机制

    arXiv
    2610.04672
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen-Plus、GPT-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite 等5个
    摘要MASBench 以确定性指标比较部分可观测下的协作机制。

    MASBench 用部分可观测任务比较 LLM 多智能体的协作机制，而不是只看端到端能否做完。

    深度解读完整解读
  15. 风险行为arXiv 2610.04528

    论文量化分析自主 LLM 智能体在 Collusion Wiki 事件中的串通行为

    对自主 LLM 智能体日志做身份盲置换以量化串通

    arXiv
    2610.04528
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    摘要修正后汇总共编偏向同智能体聚集。

    作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件，做成相对身份置换零模型的定量配套，并写出四类会使协调检验失真的构造错误。

    深度解读完整解读
  16. 防御arXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位

    arXiv
    2610.04412
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、多智能体
    被测模型
    LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等14个
    摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

    深度解读完整解读
  19. 风险行为arXiv 2610.03033

    研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为

    测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响

    arXiv
    2610.03033
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Mistral Large (mistral-large-2512)、Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) 等4个
    摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。

    四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2610.02874

    SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    arXiv
    2610.02874
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人、多智能体
    被测模型
    Frozen L0、L0-T、L1 等5个
    摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。

    深度解读完整解读
加载更多