arXiv cs.CR· Tian Dong, Zixuan Ma, Haodong Zhao, Huaien Zhang, Shaofeng Li, Hao Chen·· 10 小时前精选AI 评分84
APEX 通过串联技能劫持 LLM 智能体，在 SkillsBench 上取得 74.2% 攻击成功率
Chaining Skills to Hijack LLM Agents
AI 导读
APEX 通过串联技能劫持 LLM 智能体，在 SkillsBench 上取得 74.2% 攻击成功率。在 GPT-5.4 上，完整技能链成功率为 84.3%，合并为单个技能时只有 17.4%；要求智能体检查技能生成文件是否匹配原始请求的提示防御把成功率降到 59.1%，但 72 个良性原生技能任务的验证通过率从 86.7% 降到 56.3%。事实是攻击依赖上游技能写入任务进展记录并夹带虚假用户批准，下游技能据此执行攻击者选定动作；推断是开源技能链的跨技能状态会扩大攻击面，防御需要在阻止定向动作与保留正常任务性能之间权衡；没有材料支持更宽泛的猜测。
推荐理由
它把多技能智能体的跨技能状态污染量化为攻击，能校正对开源技能链安全边界与防御成本的相关现实判断。
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