本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞，重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据，使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率，在多种开源和闭源模型上实现了极高的攻击成功率，同时保持任务完成率，且对传统防御手段有效。ToolCommander则通过注入恶意工具并利用真实用户查询进行闭环优化，实现隐私窃取、拒绝服务和非计划工具调用，验证了工具检索与执行流程的脆弱性，揭示了智能体系统的新攻击面
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