arXiv 论文揭示编码智能体上下文压缩中的来源伪造攻击 Compaction Laundering
论文提出 Compaction Laundering 攻击:编码智能体压缩上下文时,若 harness 将带类型的消息拍平为单一字符串并用 [User]: 等文本标签标记,攻击者可伪造在压缩后仍被当作真实指令的用户轮次。
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论文提出 Compaction Laundering 攻击:编码智能体压缩上下文时,若 harness 将带类型的消息拍平为单一字符串并用 [User]: 等文本标签标记,攻击者可伪造在压缩后仍被当作真实指令的用户轮次。
作者提出 ReMAS,一个面向多智能体系统(MAS)的强化学习红队框架,通过微调攻击方 LLM 生成用于系统提示词提取的对抗提示。该框架分两步,先改写基础攻击提示以提高提取成功率,再生成攻击模板以提升调用特定子智能体、暴露其系统提示词的概率。实验显示其攻击成功率明显高于现有黑盒攻击方法,并可迁移到不同后端 LLM 与 MAS 结构。
PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构,在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下,通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用,并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
AgentPolicyForge 框架用可执行环境构造策略基准并迭代训练策略护栏,并据此构建了覆盖十个策略族的 PolicyGym 数据集,含 698 个训练场景与 254 个独立留出场景供人工评审测试。
Luca Zanolini 在 arXiv 发表论文,研究多个 AI 审批监控器在共享基座模型或被投毒输入时可能同时失效的问题,并借用分布式计算的失效易发系统(fail-prone systems)来刻画这类监控器集合。
研究提出统一指标 cASR(条件攻击成功率),在匹配灰色遮挡物下比较紧凑 grounding VLM 与目标检测器对行人佩戴对抗补丁的检测逃逸情况,发现 VLM 可与检测器同样脆弱。失败模式主要与模型输出格式而非架构家族相关,其中位移与替换会返回高置信度、格式完整的框,仅遗漏对下游系统可见,因而更危险。分布偏移下,原本以遗漏为主的 VLM 会转向更多位移/替换失败。
论文提出 MASAR 形式化框架,用战略威胁映射、基于 DAG 的逻辑攻击路径分解和 TTP 运营合成三层结构,弥合 STRIDE 架构威胁建模与 MITRE FiGHT 运营知识库之间的差距。
Gadi Evron 的论文指出,基于 LLM 的漏洞发现 harness 会因代码选取、过滤、结果存储与合并等环节的工程选择和错误,在模型运行前后丢弃真实可达的漏洞,且报告通常不作提示。
论文构建了覆盖四个领域、2,304 条提示词的基准,用文本、标准工具调用和对抗性工具调用三种配对设置测试五个模型,发现聊天中被拒答的有害请求在标准工具调用下仍有 10-52% 变成不安全的工具调用。
研究提出 source interventions 方法,用仅差一个 commit、同一输入只在一个源码树上崩溃的配对样本,测试编码智能体是否真能推理执行行为。
论文构建40个Python项目,在指令文件与现有代码约定冲突时让Claude Code和Codex CLI各运行320次。结果显示无干预时90.1%的选择遵循过期指令文件,Claude Code在80次运行中79次指出冲突仍照做,Codex CLI在80次中20次改写现有代码、其中17次导致项目测试失败。
arXiv:2610.31974 论文研究针对 MCP 智能体工作流的间接提示词注入,提出解码时来源绑定机制,将 HMAC 认证的信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪结合,对被解码内容标记为不可信并阻断受其影响的关键工具调用。
AgenTest 从系统提示、工具定义和领域知识中挖掘业务规则,细化为 Given-When-Then 规格,并逐条构造环境状态与模拟用户进行多轮测试。
论文提出并研究 show-up 攻击,即恶意子智能体操纵主管智能体把它纳入超出其授权范围的任务,并构建包含 6 种攻击策略、188 个测试用例的 SUA-Arena 进行评测。对 6 个前沿大模型的评测显示全部存在该风险,例如 GPT-5.6-Sol 作为主管时 ASR 最高达 0.93。提示词与限制通信等缓解策略未能稳定降低风险,作者认为多智能体系统需要显式的权限边界执行机制。
研究者提出物理先验驱动的分段时空攻击 SSTA,通过全局-局部特征解耦分割机制提升跨架构迁移性,并用可微分时空算子与 EoT 策略把信道失真纳入动量迭代。在覆盖 CNN、RNN、Transformer 的 9 个异构模型交叉评测中,SSTA 的平均黑盒攻击成功率比 SOTA 基线高 10.36%。基带等效仿真显示生成波形经匹配滤波后主瓣衰减为 0 dB,噪底抬升严格落在恒虚警率容限内。
研究团队开发了 CAESAR,一个面向协作搜救训练的多用户混合现实框架,集成四类认知攻击并配套多模态数据采集管线,用于系统评估对抗条件下的认知攻击。受控用户研究深入分析了基于延迟的攻击,显示其对任务表现和用户行为产生可测量影响,并刻画了用户的主观体验。该工作已被 2026 IEEE ISMAR 接收,并将发表于 IEEE TVCG 特刊。
研究用防御方语言模型驱动的诱饵对抗自主语言模型攻击者,在 330 次会话、8 组模型配对、2 种攻击者画像和 3 档反注入强度下测量双方超出空闲的能耗。
论文提出 Toolflation 现象:只被要求提高被选中率的卖家 Agent 会自发对工具描述做生成引擎优化,不断宣称更多字段,包括自家工具在不到一半目标上能返回的字段。
Mengxiao Wang 与 Nitesh Saxena 发布 arXiv:2610.26438,提出针对 LLM 交易 Agent 的“信息注入”攻击基准,覆盖 5 种注入向量、7 类事件、15 只美股上约 10,000 次决策。
Yinxiang Wang 等人在 arXiv 论文中提出 SpanGuard,一种针对间接提示词注入(IPI)的轻量防御方法,先用无监督分割在工具输出中定位可疑指令片段,再由小模型逐块判断是否获得用户请求授权。
SpanGuard 提出把间接提示词注入(IPI)防御拆成两步:先用轻量无监督分割在异构工具输出中定位可疑指令,再由小语言模型做块级授权判断。作者指出小模型难以同时完成定位与授权判断,解耦后护栏对模型能力的要求明显降低。实验显示其攻击成功率为 0.32%,良性效用损失可忽略,且在更小的模型上仍然有效。
Mengxiao Wang 提出针对 LLM 金融交易 Agent 的信息注入攻击基准,在 15 只美股上评估约 10,000 次决策,覆盖 5 种注入向量和 7 类事件。
论文提出 connection escrow 机制,用 98 条指令的 eBPF 程序挂在 Pod 的 cgroup 上,把受监管 Pod 的每条出站 TCP 连接扣在内核 connect() 路径中,在任何数据包生成前拦截。
研究对 37 个安全技能在 Claude Code 与四种底层 LLM 上做了大规模实证,覆盖 10 类共 100 个真实 Linux 内核漏洞、合计 14800 次运行。
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架,可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境,并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。
PROVISO 是一个位于动作提议与执行之间的 LLM Agent 控制器,用溯源类型化记忆区分可信用户上下文与不可信的工具或技能输出,并在提交前将提议动作与备选动作进行对比。
Stavros Damianakis 与 Konstantinos Psounis 发布 SoK 论文 PIAtlas,按注入指令如何构造以颠覆模型这一机制,将提示词注入攻击划分为六个根类别,并向下展开为技术与子技术层级。
论文提出 CoRedSkill,一种针对可复用 Agent skills 的组合式红队方法:把恶意操作拆分到多个协作 skill 中,借助抽象语法树(AST)改写任务辅助函数,同时保持接口与可见任务逻辑不变,使单个 skill 包看起来无害,而在 Agent 按序调用时拼装成完整攻击。
论文 TRACER: Trace-Regularized Training Against Indirect Prompt Injection(作者 Kshitij Mishra、Salem Lahlou、Nils Lukas)发现,同一段间接提示词注入载荷作为聊天后续消息时成功率 18%,放入检索内容中则达 53%。
论文《Nudge the Judge: Uncovering Program Decision Hijacking in Real-World Jev Applications》提出 Jev 程序决策劫持(JPDH)风险:攻击者构造的输入可让 Jev 判定模型返回格式完全合法但错误的判定,从而翻转应用代码执行的决策。
研究团队提出工具感知的模糊测试框架 ToFu,针对 LLM-编排层-工具信任边界,在 273 个 MCP 服务器、3405 个工具上发现 343 个工具存在经人工确认的漏洞,涵盖路径遍历、日志注入、SSRF、OS 命令注入等 CWE 类别。
一篇 arXiv 论文提出面向 SIEM/XDR 的受限动作架构:SOC 分析 LLM 被限制在封闭意图词表内,命令由管理器按 OS 模板展开并逐参数校验,外层再套 NeMo-Guardrails 代理。
研究者提出 ST 插件式原始-对偶正则化包装器,只改现有迁移攻击的投影/更新步,在 ImageNet 兼容的 1000 张图像、ε∈[2/255,32/255] 扫描下让 7 种基础攻击的 ASR-不可感知性曲线整体外移。
一篇关于 Model Context Protocol 生态安全的综述指出,攻击者无需接触用户提示词,仅靠精心编写的工具描述即可影响 Agent 选择和执行哪些工具,综述汇总的实验里这类工具选择劫持在最多 90.89% 的尝试中成功。