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
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- 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 2610.12524
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 2610.09973
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
- 防御arXiv 2610.09935
AgentTracer：通过细粒度意图-执行对齐追踪间接提示注入攻击
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
- arXiv
- 2610.09935
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 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
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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。
- 防御arXiv 2610.08668
SBW：面向 LLM 智能体的语义行为水印方法
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
- arXiv
- 2610.08668
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等5个
摘要SBW 在语义簇上做溯源水印，改写检测高于精确符号，链式重放仍开放。
SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 防御arXiv 2610.07276
SAFESHIELD：小语言模型部署时安全的决策组织框架
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
- arXiv
- 2610.07276
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-4B-Instruct
摘要SAFESHIELD 用可审计决策轨迹组织 SLM 部署时的四项安全决策，并报告协调依赖影响端到端结果。
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
- 防御arXiv 2610.06401
RAISED：用自蒸馏抵御工具调用中的提示注入
提出 RAISED 自蒸馏，训练工具智能体抵御间接提示注入
- arXiv
- 2610.06401
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma-4-12B-it、Nemotron-3-Nano-30B-A3B、Qwen3.8-27B
- 评测与基准arXiv 2610.07089
研究者提出统一滥用监控基准，覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹
提出危害窗口与区间指标，统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视
- arXiv
- 2610.07089
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemma 4 26B-A4B、Qwen3.6 27B、Qwen3.5 27B 等12个
摘要统一智能体滥用监视框架，动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等6个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 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。
- 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
- 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。
- 可解释性arXiv 2610.05295
研究用因果追踪区分间接提示注入中的可读信号与有效干预
用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预
- arXiv
- 2610.05295
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-1.5B、Llama-3.1-8B 等8个
- 攻击提示注入
摘要作者称源角色先于强工具选择效应可读，有效编辑还取决于位置、长度和方向来源。
在权重固定的白盒模型上，源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为，要在目标位点上另测。。
- 防御arXiv 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 攻击arXiv 2610.04985
研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
- arXiv
- 2610.04985
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Jev、NanoJev
摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。