AgentPhishing：面向自适应攻击的LLM邮件智能体基准

九款邮件智能体中四款钓鱼检测率低于10%

资讯摘要

论文提出AgentPhishing基准，用于评估有说服力的钓鱼邮件能否绕过检测并诱导LLM邮件智能体执行恶意请求。作者开发PhishOpt，在固定基准约束与真实性约束下针对单个智能体优化可复用的邮件生成技能，并借助Cialdini说服原则分析导致智能体失败的策略，据此构建通用生成技能。评估显示，智能体能安全处理既有钓鱼邮件，却仍易受针对其行为定制的攻击影响；在九款智能体的测试中，四款钓鱼检测率低于10%、恶意请求遵从率高于45%。

要点速读

1. 论文提出AgentPhishing基准，评估LLM邮件智能体在有说服力的钓鱼攻击下是否检测并遵从恶意请求。
2. 作者开发PhishOpt，针对单个智能体优化可复用邮件生成技能，并用Cialdini说服原则分析失败策略。
3. 九款智能体评估中，四款钓鱼检测率低于10%、恶意请求遵从率高于45%。

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采集于 2026/10/24 08:00:37（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。