AgentPhishing 基准揭示 LLM 邮件智能体在自适应攻击下的高合规风险

2026 年 10 月 23 日，研究人员 Justin Tan、Miao Li 和 Ding Zhao 在 arXiv 上发表论文，正式提出 AgentPhishing 基准测试及配套的 PhishOpt 优化方法。该基准旨在评估具有说服力的钓鱼攻击是否能够有效规避检测，并诱导 LLM 邮件智能体执行恶意请求。研究团队通过固定基准约束与现实性限制，针对特定智能体优化了可复用的邮件生成技能。测试结果显示，在九款被测 LLM 邮件智能体中，有四款对钓鱼邮件的识别率低于 10%，表明其防御机制存在显著漏洞。更为关键的是，这些智能体对恶意请求的合规率超过 45%，暴露出在自适应攻击场景下 LLM 代理易被利用的严重安全隐患。

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