An Empirical Study of Privacy Leakage Chains via Prompt Injection in Black-Box Chatbot Environments
本文针对基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人代理，研究了一种通过间接提示注入实现隐私泄露的攻击链。研究背景是：LLM代理通过结合自然语言推理和外部工具（如网页浏览）来处理用户请求，这提升了可用性，但也带来了安全风险，因为不可信的外部内容可
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← 返回所有主题LivePI: More Realistic Benchmarking of Agents Against Indirect Prompt Injectio
该论文提出了 LivePI（Live Prompt Injection），一个针对 AI agent 间接提示注入风险的基准测试框架。随着 OpenClaw 等 AI agent 被部署在本地工作流中并访问外部工具，间接提示注入（IPI）风
ESLD (External Surrogate Latent Defense): A Latent-Space Architecture for Faster, Stronger Prompt-Injection Defense
该论文针对现代AI助手面临的提示注入（prompt injection）威胁，提出了一种名为ESLD（External Surrogate Latent Defense）的潜在空间防御架构。在智能体（agent）场景中，语言模型需要从多个来
AI Agents May Always Fall for Prompt Injections
本文聚焦于AI代理中最关键的提示注入漏洞。作者首先指出现有的主流防御策略（数据-指令分离）存在根本性缺陷：它既无法检测通过上下文操纵（如误导性背景信息或角色扮演）发起的攻击，又会降低代理在正常场景下做出符合上下文的适当行为的能力。为了更系统
ASPI: Seeking Ambiguity Clarification Amplifies Prompt Injection Vulnerability in LLM Agents
本文研究了大型语言模型（LLM）代理（agent）在寻求澄清（clarification-seeking）行为下的安全性问题。澄清行为通常被视为代理的理想属性，允许其在执行不明确任务前先解决歧义。然而，作者发现这种交互模式会显著增加代理对提
A Cross-Modal Prompt Injection Attack against Large Vision-Language Models with Image-Only Perturbation
本文提出一种针对大型视觉语言模型（LVLMs）的新型跨模态提示注入攻击方法CrossMPI。传统提示注入攻击通常局限于单一模态（如仅文本或仅图像），无法实现跨模态的提示扰动，即注入的提示只能影响模型对单一输入的解释。CrossMPI通过图像
WARD: Adversarially Robust Defense of Web Agents Against Prompt Injections
本文针对 Web Agent 在开放网络环境中面临的提示注入攻击风险，提出了一种鲁棒防御模型 WARD。Web Agent 可通过与网站交互自动完成在线任务，但其依赖的 HTML 内容或视觉界面易被嵌入恶意指令，导致提示注入攻击。现有防护模
IPI-proxy: An Intercepting Proxy for Red-Teaming Web-Browsing AI Agents Against Indirect Prompt Injection
本文提出并实现了 IPI-proxy，一个开源的红队测试工具包，专门用于评估 Web 浏览型 AI 代理对间接提示注入（IPI）的防御能力。当前企业环境中，AI 代理通常被限制访问白名单域，但攻击者仍可通过在合法域中嵌入隐藏指令来实施 IP
When Prompts Become Payloads: A Framework for Mitigating SQL Injection Attacks in Large Language Model-Driven Applications
该论文针对大型语言模型（LLM）驱动的应用中自然语言接口带来的SQL注入风险，提出了一种多层级安全框架。随着LLM被广泛用于将用户自然语言查询自动转换为SQL语句（Prompt-to-SQL），传统的SQL注入攻击方式得以进化：攻击者可以构
ObliInjection: Order-Oblivious Prompt Injection Attack to LLM Agents with Multi-source Data.
本文提出了一种针对多源数据LLM应用的新型提示注入攻击方法ObliInjection。在现实场景中，LLM的输入数据往往来自多个不同来源，每个来源贡献一个输入段，攻击者仅能控制其中部分段，且通常不知道各段在输入中的排列顺序。现有的提示注入攻
ARGUS: Defending LLM Agents Against Context-Aware Prompt Injection
随着大型语言模型（LLM）代理的兴起，其通过集成工具调用、技能和外部知识，显著提升了自动化能力，但也引入了新的安全风险。其中，提示注入攻击（Prompt Injection）已成为主要威胁：攻击者将恶意指令嵌入代理工作流中，劫持代理行为。然
PIIGuard: Mitigating PII Harvesting under Adversarial Sanitization
本文提出了一种名为 PIIGuard 的网页级防御机制，旨在缓解大型语言模型（LLM）助手在浏览网页时从公共页面中抓取联系型个人身份信息（PII）的风险。现有的防御措施大多部署在模型层、服务层或智能体层，而普通网页所有者缺乏可行的部署选项。
Fun-tuning: Characterizing the Vulnerability of Proprietary LLMs to Optimization-Based Prompt Injection Attacks via the Fine-Tuning Interface.
本文揭示了一种针对闭源大语言模型（LLM）的新型攻击威胁，攻击者能够通过微调接口实现基于优化的提示注入攻击。研究指出，LLM厂商提供的远程微调API允许开发者针对特定任务对模型进行微调，但同时也暴露了损失函数类信息（loss-like in
FlashRT: Towards Computationally and Memory Efficient Red-Teaming for Prompt Injection and Knowledge Corruption
该论文提出 FlashRT，首个针对长上下文大语言模型（如 Gemini-3.1-Pro 和 Qwen-3.5）中提示注入和知识破坏攻击的优化红队框架。现有基于优化的红队方法虽然攻击效果好，但计算和内存开销巨大，尤其对于长上下文场景（如 3
SnapGuard: Lightweight Prompt Injection Detection for Screenshot-Based Web Agents
本文研究了基于截图的Web代理（screenshot-based web agents）面临的提示注入攻击（prompt injection attacks）威胁。这类代理通过渲染的视觉页面而非结构化文本来与网页交互，使得现有的基于文本的防
Rethinking Detection of Prompt Injection in Agentic Systems
[MOCK] 研究: Rethinking Detection of Prompt Injection in Agentic Systems