English(EN) Log-To-Leak: Prompt Injection Attacks on Tool-Using LLM Agents via the Model Context Protocol

新的“Log-To-Leak”攻击通过提示注入利用 LLM Agent

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

一篇题为“Log-To-Leak”的新研究论文详细介绍了一种针对使用模型上下文协议 (MCP) 进行工具访问的 LLM Agent 的提示注入攻击。这种名为 Log-To-Leak 的攻击利用了用于描述工具的自然语言元数据，使攻击者能够在合法的工具调用后窃取敏感信息，如用户查询和服务器响应。研究表明，即使有防御措施到位，该攻击在各种 MCP 服务器和 LLM Agent 上也具有很高的成功率，突显了对辅助工具调用进行主机控制授权的必要性。 AI

影响突出了 LLM Agent 架构中的关键安全漏洞，可能影响与外部工具交互的 AI 系统的安全部署。

排序理由研究论文，详细介绍了一种针对 LLM Agent 的新型攻击向量。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Newsworthiness bucket: Tool; 研究论文，详细介绍了一种针对 LLM Agent 的新型攻击向量。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuepeng Hu, Chongyu Fan, Sirat Samyoun, Jian Du · 2026-10-28 04:00

Log-To-Leak：通过模型上下文协议对使用工具的LLM代理进行提示注入攻击

arXiv:2610.36108v1 Announce Type: cross Abstract: LLM agents increasingly access external tools through the Model Context Protocol (MCP), but the natural-language metadata used to describe those tools creates a prompt-injection surface. Within this established tool-poisoning surf…

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Log-To-Leak：通过模型上下文协议对使用工具的LLM代理进行提示注入攻击

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