arXiv 论文提出针对 LLM Agent 的隐蔽提示注入攻击 ICoA
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arXiv 论文提出针对 LLM Agent 的隐蔽提示注入攻击 ICoA
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AI 综述
Yunseok Lee 等作者提出一种针对工具调用型 LLM Agent 的间接提示注入攻击方法 ICoA，通过让 Agent 执行注入后把控制权交回用户任务，使注入结果不易被用户察觉。论文将攻击成功率拆分为隐蔽成功率（CSR）与显性成功率（OSR），在 AgentDojo 上对四个目标模型取得最高 CSR，比最强基线高 3.79 至 12.01 个百分点。该论文被 EMNLP 2026 主会接收为 Oral。
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最新进展10月5日 12:00
arXiv 论文提出 ICoA：针对工具调用 LLM Agent 的隐蔽间接提示注入攻击报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.AIarXiv 论文提出 ICoA：针对工具调用 LLM Agent 的隐蔽间接提示注入攻击
论文将间接提示注入的攻击成功率拆分为隐蔽成功率（CSR）与显性成功率（OSR），区分用户能否在 Agent 最终回复中察觉注入。分析发现隐蔽与否取决于注入后 Agent 是否把控制权交回用户任务，据此提出 ICoA 攻击，在 AgentDojo 上对四个目标模型取得最高 CSR，比最强基线高 3.79-12.01 个百分点。论文被 EMNLP 2026 主会接收为 Oral。
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