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10月12日 · 周一

全部论文

找到 5篇
筛选3

攻击类型

提示注入5投毒与后门3

攻击技术

梯度与表征优化4自动化搜索7跨模态载荷4潜伏触发4诱导选用1

系统形态

AI Agent5

攻击面/入口

用户输入19网页与界面5文档与消息8工具返回7工具与技能描述13代码仓库与依赖5检索语料6记忆写入17图像与音视频8训练数据15权重与梯度16分发渠道25

层

应用层5

系统组件

记忆3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 240篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：潜伏触发攻击技术：诱导选用攻击面/入口：网页与界面清除全部

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

    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse

    arXiv
    2609.22510
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等15个
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    arXiv
    2606.04329
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base、Llama-3.1-8B-Instruct 等5个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2605.15338

    隐藏于记忆：LLM Agent 的潜伏记忆投毒

    提出潜伏记忆投毒，诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆

    arXiv
    2605.15338
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6 等12个
    摘要持久记忆成为跨会话攻击面：通用载荷可写入伪造记忆，并在相关后续任务中影响行为。

    sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手：外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆，并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP，用网页内容跨会话投毒 Web Agent 轨迹记忆并诱导越权操作

    arXiv
    2604.02623
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等6个
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    深度解读完整解读
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