本报告聚焦大模型Agent提示注入攻击研究，重点解析CrossInject跨模态攻击与ToolHijacker工具劫持两大提示注入攻击框架，CrossInject首次实现“视觉+文本”的跨模态协同攻击，突破了单一模态的攻击局限；而ToolHijacker则聚焦工具选择模块，将攻击问题转化为一个优化问题，提出面向“检索+选择”双阶段协同优化算法，实现端到端的工具劫持。两者深刻揭示了Agent系统在多模态感知与工具调用维度的深层安全脆弱性，为构建下一代智能体安全防护体系提供了关键的攻击面参考。
2026062207452060原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/06/22/%e9%9d%a2%e5%90%91llm-agent%e7%9a%84%e6%8f%90%e7%a4%ba%e6%b3%a8%e5%85%a5%e6%94%bb%e5%87%bb/
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