arXiv 论文:自我进化显著削弱个人智能体对间接提示词注入的鲁棒性
论文 arXiv:2610.39122 研究自我进化是否会削弱个人智能体对间接提示词注入(IPI)的鲁棒性,采用两阶段受控方法:适应阶段用户让智能体阅读外部内容并完成其中任务并从反馈中学习,测试阶段第三方在新外部内容中写入类似任务但用户请求未授权该注入任务。
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料,按内容形态筛选,支持搜索。
论文 arXiv:2610.39122 研究自我进化是否会削弱个人智能体对间接提示词注入(IPI)的鲁棒性,采用两阶段受控方法:适应阶段用户让智能体阅读外部内容并完成其中任务并从反馈中学习,测试阶段第三方在新外部内容中写入类似任务但用户请求未授权该注入任务。
论文提出 InferD,一个面向 AI 推理基础设施的低交互蜜罐框架,被 AISec Workshop '26(ACM CCS 2026,海牙)接收。作者指出大语言模型服务栈、商用推理 API、向量数据库和 Agent 编排网关部署后数小时内即被通用扫描器暴露在公网,而现有蜜罐框架面向传统网络服务,无法测量该攻击面。
论文提出在多智能体场景中,用线性探针读取 Agent 激活值,在其输出生成前预测它是否即将屈服于同伴压力泄露机密。
arXiv 论文《Prefix Executability: Evaluating Tool-Using Agents Beyond Final Success》(已被 NeurIPS 2026 接收)提出前缀可执行性(prefix executability)轨迹级评测协议。
DYNAS(Dynamic Network Attack Simulator)框架结合参数化大规模场景生成与有状态入侵检测响应,引入 Pen-DHRL 循环 manager–worker 策略,在 NSS 2026 被接收。
论文研究 LLM 中的角色伪装(role spoofing)攻击,即工具输出中的恶意文本(如 Agent 访问的恶意网页)利用角色混淆冒充用户。作者分析模型追踪对话中谁说了什么的机制,发现其依赖内容(语义与写作风格)和结构(控制 token 与格式)两类线索,结合伪造结构与内容的攻击成功率很高。
arXiv 论文提出 Tracekit Box,一个 MIT 许可的开源系统(v0),让每个 AI Agent 任务运行在独立的 Firecracker micro-VM 中且不配网卡,所有出口(命令、外连、密钥、模型调用、工作区补丁)都经 vsock 走宿主机上的签名器,由 Agent 无法触及的 Tracekit signer 决定放行内容并签名写入每盒一次的运行记录。
论文《Thinking-in-Bets at Test Time Reduces Sycophantic Revisions in LLM Agents》(作者 Nghi D. Q. Bui)提出一种免训练方法:让智能体在读用户回复前先写一份私有 Claim Checklist,逐条记录主张、支撑证据与置信度,收到质疑时据此决定保留、复核、澄清或修复。
论文提出不可剥夺的人类在环(I-HITL)概念与协议,要求 Agent 只有在获得人类明确批准时才能发起关键动作,即使人类所用系统已被 Agent 入侵、甚至人类试图把审批权委托给 Agent 时也成立。
论文提出 CrossProfile 诊断基准,包含 60 个模板与自动校验答案键(共 480 个任务),用于评估 LLM 群体讨论压缩为记忆后对最终决策的影响。
论文研究长时程LLM Agent中的间接提示词注入,构建了覆盖工具使用、编码和日常工作流三个领域的测试环境,发现即使注入内容完全相同,攻击成功率也随注入位置显著变化,作者称之为trust region效应。
论文以 A2A-TIBA 攻击为测试载体,沿用 GDA Measurement 方法与 A/B/C/D 结果分类,用语义突破率为主要指标、语义拒绝率为参照,通过二乘二因子实验和记忆实验刻画 LLM Agent 信封层的安全边界。
论文提出pre-commit noninterference(PNI)概念,指出基于审计的LLM Agent认证有效性不仅依赖审计比例,还依赖审计硬币在Agent动作提交前对其保密;PNI是对抗自适应Agent下无偏认证的必要且充分条件,最坏偏差为(1-ε)D_A。
arXiv:2610.36422 论文分析了 Tensor Trust 游戏中全部 563,349 条攻击记录,研究被 LLM 越狱提示词攻击的目标如何复用这些攻击并修正防御。
arXiv:2610.37657 论文提出 Heads of Security(HoS),一种通过可学习的逐头注意力门实现指令与数据分离的提示词注入防御,在 Llama-3.3-70B-Instruct 和 GPT-OSS-20B 上评测。
SEMA-Auto 是一个多轮越狱攻击 agent,能读取目标模型回复、动态调整下一轮 prompt,并自行判断攻击是否成功,以兼顾预设攻击的低成本与交互式攻击的反馈感知能力。
论文 arXiv:2610.34965(Mintong Kang、Stephen Rawls、Melissa Kazemi Rad、Jian Ni、Bo Li)研究基于 LLM 的自动红队。
arXiv:2610.34777 提出 Scope-Gap Injection(SGI),一种针对多阶段 LLM Agent 安全评测流水线的间接提示词注入方法。
arXiv:2610.36108 论文提出 Log-To-Leak,一种针对基于 MCP 的工具调用 LLM Agent 的提示词注入攻击:通过恶意自然语言工具元数据,诱导 Agent 在完成正常任务后额外发起一次攻击者控制的日志调用,泄露用户查询、MCP 服务器名、服务器响应乃至 Agent 最终回复。
论文 arXiv:2610.35451 对 OpenClaw 智能体助手生态的安全问题做实证研究,分析 13 个相关 subreddit 的 25K+ Reddit 帖子(筛出 162 条安全相关帖。
论文提出面向资源的防御方法 TokenTrap,将疑似 LLM 诈骗系统引导至良性低价值计算,同时扣留凭证、支付等可利用信息。TokenTrap 由架构特定的 token 任务库、在单 Agent、分层与扁平多 Agent 工作流间选择的路由器,以及带 token、轮次、时间与安全上限的反护栏策略组成。
论文提出 AgentTriage,一个面向异构 Agent 运行时的可重放安全诊断契约,其结论必须引用规范化运行时事件,缺少必需证据时要求弃权。运行时 overlay 规范化原生观测,确定性流水线关联调用与结果生命周期、构建带类型的溯源图并绑定证据,使诊断可在不依赖语言模型判断的情况下重算复核。
SecLog-Bench 是一个面向 LLM 网络安全日志推理的可扩展基准,覆盖 29 个攻击场景,支持重复执行与新场景接入,可规模化生成带攻击阶段标签的安全日志。
论文提出 Social-HUMINT 框架,将 SOCMINT 与 Cyber-HUMINT 统一为覆盖 Cyber Threat Intelligence 生命周期的 38 项能力分类法,领域专家验证 Fleiss' κ = 0.92。
论文提出 KnotScryer,通过将每个技能抽象为能力摘要并构建技能能力流图(SCFG),检测多个单独安全的技能组合后产生的安全违规链。
论文研究工具输出格式器(formatter)的措辞缺失如何误导 Agent 及其验证方:作者在 Pilsudski Institute 使用的生产 RAG 研究系统中发现,工具计算正确但输出省略了搜索限制、结果上限或标识符命名空间。
论文提出 AgentTrace,通过可观测的执行轨迹识别黑盒 LLM Agent 背后的基础模型。该框架注入结构上存在歧义的探针,在严格的工具接口处触发对分词敏感的序列化失败,再用轻量级 Markov 链对后续多步修复轨迹建模,在对抗性身份伪装下达到 96.0% 归因准确率,并能区分共享相同分词器的同家族变体(如 Llama-3 8B/70B),且对 prompt 混淆和温度缩放保持稳健。
论文提出针对 MCP 的解码时来源绑定(decode-time provenance binding)机制,通过 HMAC 认证信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪,抵御经由工具解码进入多智能体工作流的间接提示词注入。
论文研究工具调用 AI Agent 的执行期可靠性,将检查点状态、派发授权、外部效果证据与结算授权区分为四类独立义务,并通过隐藏的供应商效果账本对历史记录做一致性核对。
arXiv 论文提出 EpiSEM-Bench,一个用于评测 LLM 智能体在证据缺失情况下不安全执行、安全边界与证据恢复能力的可执行基准。该基准包含六个领域的 300 组配对的不安全/安全任务,通过系统性抑制关键事实来测量关键证据缺失时的不安全执行,并确定最小观测失败基数;配套的独立审计工具检验智能体是否会主动寻找缺失事实并在完成允许任务的同时拒绝禁止操作。
arXiv:2610.33318 论文提出 Enclawed,一个面向 LLM 驱动 HPC 工作流的确定性安全运行时,通过可解析策略的启动门控、硬件根信任 Enclaweder 签名、短租约与心跳共识、fail-closed 驱逐来监管每个 rank,即使控制主机或协调器被攻陷也能维持防护。
VX-One 是一个 100K-10M 参数的小型多头网络,输出校准门控、含显式 unknown 选项的闭集选择与序数分数三类类型化决策原语,CPU 上 p50 约 0.7-1.7 ms。
研究团队借助 AI 智能体框架 AI-greement 发现新共识协议 A-greement,在 5 或 9 副本的六种部署中,写密集与读密集负载平均延迟较最快基线分别降低 12.2% 和 33.3%,只读负载持平。
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。
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。