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10月12日 · 周一

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  1. 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

    发表
    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。

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  2. 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。

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  3. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  4. 防御arXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  5. 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

    发表
    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。

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  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

    发表
    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。

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  7. 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

    发表
    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。

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  8. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  9. 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

    发表
    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。

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  10. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击

    发表
    被测模型
    gpt-5、UI-TARS-1.5-7B、claude-sonnet-5 等6个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

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