论文安全对齐重点间接提示注入智能体安全评测方法AgentDojo

Ignored, Not Refused: What Low Prompt-Injection Success Rates Hide in Small Tool-Using Agents

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低 ASR 多半是「忽略」而非「拒绝」，76–80% 的失败注入被静默放过

针对小工具型智能体在 InjecAgent 和 AgentDojo 上的间接提示注入，作者用 DeepSeek-V4.1-Flash 标签盲判定审计 33,000 条轨迹。失败攻击中 76–80% 只是被忽略而非明确拒绝；仅把系统提示从禁止改为允许工具输出指令，InjecAgent 的 ASR 就从 0.2% 升至 43%。ATOM 矩阵联合安全与任务完成显示，21.7% 的 AgentDojo 情节安全却未完成任务，量化 FP8/NF4 降低 ASR 主要因能力削弱而非防御改善。低 ASR 主要反映脚手架惰性而非真正拒绝，基准应增报失败行为、任务完成、无效输出和部署敏感性；作者发布标注语料与代码，局限为静态攻击、小模型和单一判定器。

133,000 条轨迹中，失败注入有 76–80% 被忽略，仅 17–18% 被拒绝
2同一模型权重只改 system prompt，InjecAgent ASR 在 0.2% 到 43% 间波动
3AgentDojo 中 21.7% 回合安全，但用户任务没有完成

为什么重要　只用 ASR 做安全门禁会高估防御能力：同一模型仅换 system prompt，InjecAgent ASR 就从 0.2% 跳到 43%。适合　做 tool-calling agent 安全评测与线上落地的工程师

失败被忽略76–80%

识别后仍执行28.9% AgentDojo

提示词敏感度ASR 0.2%→43%

模型规模11个 2–14B

开源33k 标注轨迹+代码

来源: arxiv.org
发布: 2026/10/19

中文（AI 翻译）

工具型智能体需读取不可信外部内容，从而暴露于间接提示注入（IPI）——隐藏指令可劫持智能体的工具调用。基准测试以攻击成功率（ASR）衡量 IPI 安全性，将每次攻击失败都视为防御成功。为检验这一假设，我们审计了 11 个开放权重智能体（2–14B 参数）在 InjecAgent 与 AgentDojo 上的 33,000 条轨迹。

一个对标签盲的 LLM 评审显示，多数失败攻击是被忽略（76%–80%）而非被拒绝（17%–18%）。在模型权重完全相同的情况下，仅改变系统提示即可使 InjecAgent 的 ASR 从 0.2% 升至 43%。我们的 Attack-Task Outcome Matrix（ATOM）进一步表明，在 21.7% 的 AgentDojo 回合中，智能体保持安全但未能完成用户任务。

因此低 ASR 主要反映智能体默默忽略注入，而非拒绝注入。评测应报告其

原文

Tool-using agents read untrusted external content, which exposes them to indirect prompt injection (IPI), where hidden instructions hijack the agent's tool calls.

Benchmarks measure IPI security by the attack success rate (ASR), which treats every failed attack as a successful defense.

To test this assumption, we audit 33,000 trajectories from eleven open-weight agents (2-14B parameters) on InjecAgent and AgentDojo.

A label-blind LLM judge shows that most failed attacks are ignored (76-80%) rather than refused (17-18%).

With identical model weights, changing only the system prompt shifts InjecAgent ASR from 0.2% to 43%.

Our Attack-Task Outcome Matrix (ATOM) further shows that in 21.7% of AgentDojo episodes, the agent stayed safe but did not complete the user's task.

A low ASR therefore mostly reflects agents silently ignoring injections, not refusing them. Evaluations should report how attacks fail and whether the user's task is completed, alongside ASR.

We release the labeled corpus, judge prompt, and analysis code.

对比项	之前 / 基线	现在 / 本方案
失败攻击的含义	ASR 二分记为 $S=0$，一律算防御成功	拆开：76–80% 忽略、17–18% 拒绝忽略在运维侧不留日志
ASR 是否模型固有属性	把低 ASR 当作模型稳定的安全边界	仅改 system prompt：0.2% 到 43%许可工具输出含指令的提示推到 43%
识别与抵抗	识别到注入即视为已防御	识别后仍执行 28.9%（AgentDojo）、16.9%（InjecAgent）MiniCPM-2B 明说注入仍转出 $30,000
安全与效用	ASR、UA、NRP 分开读或折成一个数	ATOM 逐回合显示 21.7% 安全但任务未完成S0U0 被 ASR 记为成功防御
前沿模型对照	—	Kimi K3 对未执行的攻击拒绝 97–99%小模型几乎不产生可观测拒绝

轨迹数量: 33,000 条
被测模型: 11 个开源权重模型，2–14B 参数
基准: InjecAgent、AgentDojo
标注方式: label-blind LLM judge 行为标注

深度总结

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问题与动机· 要点

Agent 必须读外部内容，攻击者把指令藏进账单、邮件等数据里实施间接提示注入（IPI）；基准用 ASR 把每次攻击记成成功或失败。

Agent 必须读外部内容，攻击者把指令藏进账单、邮件等数据里实施间接提示注入（IPI）；基准用 ASR 把每次攻击记成成功或失败。
ASR 把「忽略注入」「明确拒绝」「根本没产出可用动作」都记成同一个 $S = 0$ ，只有拒绝是可观测、可写日志的行为。
小开源权重模型被越来越多用于本地 agent 场景，其 function calling 在多轮与长上下文下会退化，也更难把指令与数据分开。

低 ASR 多半是「忽略」而非「拒绝」，76–80% 的失败注入被静默放过

133,000 条轨迹中，失败注入有 76–80% 被忽略，仅 17–18% 被拒绝

2同一模型权重只改 system prompt，InjecAgent ASR 在 0.2% 到 43% 间波动

3AgentDojo 中 21.7% 回合安全，但用户任务没有完成

失败被忽略76–80%

识别后仍执行28.9% AgentDojo

提示词敏感度ASR 0.2%→43%

模型规模11个 2–14B

开源33k 标注轨迹+代码

来源

arxiv.org

发布

2026/10/19