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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2610.00392

    A2A-TIBA:针对 A2A 协议 LLM 智能体的间接提示注入攻击与三层同构攻防模型

    提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调

    发表
    被测模型
    MiniMax-M3、deepseek-v4-pro、glm-5.3 等8个
    摘要A2A-TIBA 一次植入后绕过智能体,GDA 用四类结果定位防线,ELA-ITL 把信封标注列为第三层。

    A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。

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  2. 攻击arXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等7个

    摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

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  3. 攻击arXiv 2609.03247

    研究揭示大语言模型的自发身份认证失败:五款模型的分阶段开发者身份实验

    提出 MIPC 与 CFA,观察模型自拟测验后接受开发者身份

    发表
    被测模型
    ChatGPT、Claude、Qwen3.7-Plus 等5个
    摘要自拟测验可造成对话层虚假认证,但所测授权边界并未因此改变。

    这项工作把“模型自己出题、自己批改、再宣布身份已核验”定义成对话层认证失败,并与后端提权分开。

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  4. 攻击arXiv 2609.02414

    Blueprint 框架用世界观模拟与 18 个影响因子提升多轮越狱成功率

    提出多轮越狱框架 BLUEPRINT,用世界观模拟与心理因素诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-Next-80B、DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等6个
    摘要BLUEPRINT 解耦多轮越狱策略与情境模拟,揭示任务具象化是摆脱拒绝的核心机制,为多轮安全防御提供新视角。

    BLUEPRINT 是一个将因子化社会影响力策略空间与跨轮世界观模拟解耦的多轮大语言模型安全评测框架。

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  5. 攻击arXiv 2607.18056

    上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker,在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险

    提出生物红队模型 Intern-BioBreaker,多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V3、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro 等14个

    摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。

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  6. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱:GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱,让编程 Agent 在开发任务中写入有害示例

    发表
    被测模型
    Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Pro 等4个
    摘要作者报告 Copilot 后端会在编码工作流中生成其在单轮条件下通常拒绝的有害答案。

    这是一项生产 IDE 编码智能体的工作流越狱研究,受测对象是 Copilot 的四个模型后端,而非评测流水线中的名义目标。

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  7. 攻击arXiv 2604.24082

    研究者提出意图伪装多轮越狱方法,可攻破 GPT-5-thinking 与 Claude-Sonnet-4.5

    提出多轮意图欺骗越狱 iDecep,用良性意图伪装引出有害内容

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4o、Gemini-2.5-Flash、Claude-Sonnet-4.5 等4个
    摘要iDecep 用意图欺骗做多轮越狱,在 GPT-5 与 Claude-Sonnet-4.5 上同时测到直接成功和 para 成功。

    iDecep 是一种黑盒多轮越狱:用表面良性的意图维持与恶意目标贴近的对话,并单独计入 safe completion 替代内容中的有害信息。。

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  8. 攻击arXiv 2602.07379

    Aegis:面向 AI 语音 Agent 的治理、完整性与安全

    提出 Aegis 红队框架,多轮攻击高风险语音 Agent

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Gemini-1.5 Pro 等7个
    摘要Aegis 红队评测三类语音智能体:查询式访问消掉认证与泄密成功,行为类攻击仍在。

    Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。

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  9. 攻击arXiv 2603.20198

    研究者提出 MM-Plan 多模态越狱框架

    提出 MM-Plan 多模态越狱框架,自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-3.2-11B、InternVL3-8B、Qwen3-VL-8B 等8个
    摘要作者称全局规划能攻破对单轮攻击更稳的前沿 MLLM。

    MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法,并配有人工基准 VE-Safety。

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  10. 攻击arXiv 2601.05466

    通过强化学习用迭代式工具伪装攻击越狱大语言模型

    提出 iMIST,用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    DeepSeek-V3、Qwen3-32B、GPT-OSS-120B
    摘要iMIST 用工具伪装和在线 PPO 做黑盒越狱,Table I 中 JADES 高于同格基线。

    iMIST是黑盒越狱方法:把恶意查询伪装成合法工具调用,再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。

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