攻击arXiv 2610.13928
AI 模型可被证明地隐藏任意能力
提出数字锁编译，把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
- arXiv
- 2610.13928
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 3 270M
摘要作者用数字锁隐藏可执行能力，并称化学与奇偶任务上的引出未恢复该能力。
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门，用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
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另有203篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.13886
X-AgentRed：在演进的多服务生态中对个人 Agent 进行红队测试
提出 X-AgentRed，用工具依赖图红队个人 Agent 的跨服务未授权伤害
- arXiv
- 2610.13886
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro 等4个
- 技术自动化搜索
- 攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等5个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
- 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
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 攻击arXiv 2610.12524
对 AI Agent 系统攻击的探索
重测并扩展对 AI Agent 的提示注入，并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
- arXiv
- 2610.12524
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Ollama Mistral 0.9.5、llama3-8b-8192、gemini-2.0-flash-lite 等5个
摘要单智能体过滤与分类可被格式或措辞绕过，A2A 选卡还会偏向名称和描述。
作者在自建的 LangChain、AutoGen 和 A2A 系统上重测提示注入，并改 Agent Card 看选择是否偏移。摘要称试验主要凸显单智能体弱点，同时把攻击扩到多智能体。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等18个
- 攻击arXiv 2610.09981
研究：LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
- arXiv
- 2610.09981
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router)
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露，验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
- 攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等13个
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等8个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 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
- arXiv
- 2610.09264
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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
- 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。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 攻击arXiv 2610.08951
ASPIRE：面向 LLM Agent 的开放式提示注入红队引擎
提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞
- arXiv
- 2610.08951
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-3.7-Flash、DeepSeek-V4-Flash、Gemini-2.5-flash
摘要ASPIRE 把提示注入红队从载荷优化改成行为图引导的开放式漏洞发现。
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。
- 攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等5个
- 攻击arXiv 2610.07645
SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
- 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
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2610.06848
TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等5个
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
- 攻击arXiv 2610.07125
PEV 攻击利用嵌入向量加噪越狱六款开源权重模型
提出 PEV 攻击，在输入嵌入上加高斯噪声越狱开源模型
- arXiv
- 2610.07125
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct、Phi-4-mini-3.8B 等6个
- 攻击越狱
摘要PEV 用 embedding 高斯噪声，在六个模型上越狱 JailbreakBench 全部提示。
PEV 是对 open-weight LLM 的 embedding 噪声越狱。
- 攻击arXiv 2610.06670
研究者提出 Reward Stealing Attack，从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击
提出 ReSA，从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转
- arXiv
- 2610.06670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Gemma-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等9个
摘要ReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励，并在解码时反转以诱导有害输出。
ReSA 是一种对抗攻击：从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励，再在解码时把该奖励反过来用。。