跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 16篇

另有240篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  2. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  3. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等11个

    摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL,诱导自演化编码 Agent 在创建技能时自我投毒并蠕虫传播

    发表
    被测模型
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等7个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2608.17485

    KeyPooling:测量 LLM API 中继路径在何处瓦解提示缓存隔离

    提出 KeyPooling,测量 API 中继何处瓦解提示缓存隔离

    发表
    被测模型
    grok-4-fast-non-reasoning、grok-4-1-fast-non-reasoning、grok-3 等11个
    摘要共享上游凭证使中继客户进入同一缓存域,保留身份或独立 principal 可分开。

    KeyPooling测量 LLM API 中继在何处丢掉客户身份,使 prompt cache 不再按下游客户隔离。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2608.12273

    研究者提出 Convergent Detour Hijacking 攻击,可让技能型 LLM Agent 绕路并放大资源消耗

    提出 CDH 攻击,让技能型 Agent 绕路放大资源消耗

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude-Haiku-4.5、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash 等6个
    摘要CDH 让静态技能在保持任务完成时拉高调用与 token,耗时则因后端而异。

    CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击:一个静态协调器把本可正确完成的任务,拐进有界但更耗资源的技能绕路,再交还原任务。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2607.12340

    研究:LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%,可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名称抢注攻击,利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持

    发表
    被测模型
    GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等12个
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性,现有防御难以兼顾安全与效用,亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险,将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2607.00422

    KidnapRAG:黑盒投毒攻击劫持 Agentic RAG 的推理链

    提出 KidnapRAG,用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-32B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct、QwQ-32B 等5个
    摘要顺序投毒可把多步推理拖向指定应答,作者称关键在持续引导而非单次注入。

    KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒:攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹,只能发布可能被检索的文档,并利用公开界面上的推理与搜索查询。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2602.20595

    OptiLeak:在多租户 LLM 服务中用强化学习高效重建提示词

    提出 OPTILEAK,经 KV 缓存侧信道逐 token 重建他人提示

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen-2.5-3B-Instruct、Qwen-2.5-7B-Instruct、Qwen-2.5-14B-Instruct 等4个

    摘要OPTILEAK 用 SFT 与 hard-token DPO 降低每 token 请求数,作者称缓存提示泄露的风险高于先前报告。

    深度解读完整解读
已经到底了