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自动化对抗样本生成面临覆盖率幻觉挑战，自动生成的攻击样本可能数量庞大但高度同质化，遗漏新颖攻击路径
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7/16/2026
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Related Claims
Unverified2024年研究揭示了多跳间接注入攻击，攻击者先污染模型记忆或工具调用状态，再通过后续交互完成数据外泄，使基于单次请求的检测系统失效76% similarUnverified对抗样本攻击的核心原理是通过对输入数据施加人眼几乎不可察觉的微小扰动，让训练好的深度学习模型产生完全错误的输出75% similarUnverified模型逃逸攻击通过添加大量感叹号或无意义特殊字符欺骗模型绕过安全限制75% similarUnverified对抗测试的效果高度依赖场景库的完备性，未被预见的攻击路径依然是盲区，单次通过测试不代表Agent在生产中永远安全73% similarUnverified在Agent场景下幻觉尤为危险，因为模型的输出会被直接执行，可能导致误删文件、执行危险命令、泄露敏感数据72% similar
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