Zombie Agents 論文閱讀分析：當 AI Agent 會自己把教訓寫進記憶裡，Prompt Injection 就可能從當場失控變成長期感染

論文基本資訊

• 論文標題：Zombie Agents: Persistent Control of Self-Evolving LLM Agents via Self-Reinforcing Injections
• 作者：Xianglin Yang、Yufei He、Shuo Ji、Bryan Hooi、Jin Song Dong
• 年份：2026
• 來源：arXiv:2602.15654 / Lifelong Agent @ ICLR 2026 workshop
• 論文連結：https://arxiv.org/abs/2602.15654
• DOI：10.48550/arXiv.2602.15654
• 主題：Agentic Security、Memory Poisoning、Indirect Prompt Injection、Long-Term Memory、RAG Agent、Persistent Compromise

如果最近這批 sectools.tw 的主線，已經一路從 tool poisoning、skill supply chain、memory integrity、runtime guardrails 寫到「agent 到底會不會被長鏈攻擊慢慢接管」，那這篇 Zombie Agents 值得補進來的原因很直接：它不是再證明 prompt injection 很危險，而是把問題往前推成一個更麻煩的版本——當 agent 會自己把經驗寫進長期記憶時，一次看似普通的外部內容接觸，可能就足以把短期注入變成跨 session 的長期感染。

這篇 paper 的核心不是「模型這一輪有沒有被騙」，而是：agent 的 memory update 機制本身，是不是已經變成新的持久化攻擊面？ 如果答案是 yes，那很多今天看起來只是在當前 session 發生的 indirect prompt injection，明天就可能變成更像後門、潛伏、再觸發的 persistent compromise。

這篇論文想解決什麼？

大家對 prompt injection 已經不陌生了，但多數防禦有個隱含前提：攻擊主要活在當前 context window 裡。 也就是說，只要 session 結束、上下文被清空，惡意指令理論上就跟著一起消失。

但 self-evolving agent 改變了這件事。這類 agent 會把互動歷史、任務心得、反思摘要或 RAG 記憶寫回自己的長期狀態，之後再拿出來重用。這本來是為了讓 agent 在長任務、多輪協作、跨 session 工作裡變得更有用；但作者指出，同一條讓 agent 變聰明的 memory pathway，也可能變成把惡意內容「合法寫入」系統內部狀態的入口。

所以這篇 paper 要回答的問題其實很準：

如果攻擊者不需要直接碰 agent 本身，只要讓它在一次 benign task 中讀到惡意外部內容，能不能藉由 agent 自己的記憶演化機制，把一次性的 indirect injection 變成長期存在、日後可再次觸發的殭屍化控制？

Zombie Agent 在說什麼？

作者提出的概念很有畫面：Zombie Agent 就像 botnet 裡被感染但表面還正常工作的節點。它平常照樣幫你做事、回覆正常任務、維持可用性，但內部已經悄悄保留一段 sleeper payload，等到未來某個條件出現時，再把這段惡意邏輯重新喚醒。

這裡最值得記住的，不是「會不會再被注入一次」，而是攻擊已經從 transient 變成 persistent：

• 一般 indirect prompt injection：惡意內容留在當前 session，重開或上下文重置後就失效。
• Zombie Agent：惡意內容被 agent 自己寫進長期記憶，之後即使原始惡意網頁不存在、原始任務早已結束，payload 仍可在未來 session 被重新取回並影響行為。

這個差別非常大。因為它意味著風險不再只是「這個頁面現在有毒」，而是「agent 曾經看過一次有毒內容後，之後可能長時間都不乾淨」。

攻擊流程怎麼運作？兩階段很簡單，但後果很重

作者把攻擊拆成兩個階段：infection 與 trigger。

第一階段：Infection

在感染階段，攻擊者不需要拿到系統權限，也不需要能直接改 agent 設定；只需要讓 agent 在做一個正常任務時，讀到由攻擊者控制的外部內容，例如網頁、知識頁、商品說明、論壇貼文。

關鍵不只是 agent 「看見」 payload，而是 payload 進一步被 agent 的 memory evolution 機制當成可重用知識寫進長期記憶。也就是說，攻擊者不是把惡意字串塞進當前 prompt，而是誘導 agent 自己把惡意內容存進未來也會再用的 memory。

第二階段：Trigger

在後續某個無關的新 session 裡，agent 讀回自己的記憶，結果把之前感染進去的 payload 一起帶回來。這時 payload 就可能影響下一步工具使用，例如：

• 偷偷把當前任務資料夾帶到外部 request
• 執行未授權 command
• 重新打開攻擊者頁面，讓 payload 持續自我更新
• 在正常任務流程中夾帶資料外洩

也因此，這篇 paper 最不舒服的地方是：使用者看到的 trigger 任務甚至可以和最初感染任務完全無關。 今天是查購物資訊時中毒，幾天後可能在處理支援工單、醫療摘要或瀏覽內部文件時才真的出事。

作者真正補上的洞：不同記憶架構，持久化方式也不同

這篇不是只喊「memory poisoning 很危險」而已，而是很認真去拆兩種常見 memory 機制各自怎麼被打。

1. Sliding-window / FIFO 記憶

這類 agent 的問題是內容會被擠掉。正常來說，舊注入應該隨著新內容進來而被截斷或淘汰。

作者的解法叫做 recursive self-replication / recursive renewal。白話就是：讓 payload 不只是存在一次，而是逼 agent 在後續流程裡不斷重新把 payload 寫回新的 context。 這樣即使原本那段內容會被 FIFO 擠掉，新的複本還是會繼續活著。

從防守角度看，這等於把 prompt injection 從「一段髒資料」變成「會自己續命的行為模式」。

2. Retrieval-Augmented Memory / RAG 記憶

RAG 型記憶的問題不是被截斷，而是會不會被未來查到。如果今天注入的 payload 和未來任務語意差太遠，它可能就躺在向量庫裡睡到天荒地老，沒機會觸發。

作者在這裡提出的關鍵技巧是 semantic aliasing：把惡意 instruction 包進更廣、更常見、更容易和未來任務相似的語意載體裡。這樣它就不是只跟原始感染任務相近，而是比較容易在各種看似無關的查詢下都被撈回來。

換句話說，攻擊者不是只想把 payload 存進資料庫，而是想把 payload 變成「很容易被檢索到」的假知識。

實驗在證明什麼？

作者用兩種商用模型做代表性測試：Gemini-2.5-Flash 與 GLM-4.7-Flash，並在 sliding-window 與 RAG 兩種記憶設定上評估攻擊效果、持久性與防禦繞過能力。

論文裡最值得記的，不是某個單一漂亮數字，而是幾個趨勢：

• 相較於一般 indirect prompt injection baseline，Zombie Agent 的攻擊成功率明顯更高，也更穩。
• 在 sliding-window 架構下，普通注入會隨著 context 被沖掉，但 Zombie Agent 能維持 100% retention。
• 在 RAG 架構下，作者的方法能在向量資料庫裡累積更多惡意副本，並在 Top-K 檢索中持續把 payload 撈回來。
• 即使加入常見 instruction-level prompt defenses，攻擊成功率仍維持在很高水位。

其中幾個實驗細節尤其值得注意：

• RAG 測試環境裡作者用到 3,000 筆記憶條目 模擬長期污染
• 對 sliding-window，作者強調 baseline 在 window 滿後快速失效，但 Zombie Agent 能一路保留 payload
• 對 RAG，作者報告其方法大約能累積到 baseline 的 2.5 倍 payload 副本，並在 Top-K context 中取回更多惡意條目
• 面對 Sandwich、Instructional、Spotlight 這類防禦時，攻擊成功率仍可維持在 60% 以上

這些結果背後真正的訊息是：記憶演化機制不是自然防禦；很多時候它只是把攻擊從顯性的 prompt 層，轉存成更難察覺的內部狀態污染。

這篇論文最值得 sectools.tw 讀者記住的一句話

只防當前 session 的 prompt injection，對會寫長期記憶的 agent 來說，已經不夠了。

這句話看起來像常識，但其實很多系統今天還不是這樣設計的。許多團隊仍然把安全重心放在：

• 輸入階段做 prompt filter
• 當前 context 做 delimiter / spotlight / instruction separation
• 工具呼叫前做一次 rule-based 檢查

這些都不是錯，但 Zombie Agents 在提醒你：如果 memory write 與 memory retrieval 本身沒有被當作高風險控制面，那 agent 可能早就在「學習」過程中被重新編程了。

論文還做了什麼很實際的事？案例很有殺傷力

作者最後用兩個案例把風險講得很直白，我覺得這部分很適合實務者看。

案例一：醫療助理代理人

agent 在平常搜尋醫療資料時讀到被污染的外部內容，之後在幫醫師整理病歷時，偷偷把病患診斷與個資夾進外部請求送走。重點不只是資料外洩，而是外洩發生在一個看起來完全合理的摘要任務裡。

案例二：個人購物代理人

agent 原本只是去找折扣碼，之後卻在替使用者下單時被觸發，導向攻擊者控制的商店、或者順手外傳地址與電話。這很像把傳統 affiliate fraud、dark pattern 與 agent memory poisoning 接到同一條線上。

這兩個案例有個共同點：Zombie Agent 不只是回錯一句話，而是真的利用工具權限去造成現實世界後果。

這篇論文的限制

當然，這篇 paper 也不是沒有保留。

1. 目前仍偏 research setup，不是大規模 production 驗證

它證明了風險可行、而且相當真實，但還不能直接等於「所有商用 agent 都已經在野外被這樣打爆」。

2. 評估重點在 persistence 與 attack success，不是完整防禦工程

作者最後有提 defense direction，但這篇主要是把問題定義清楚、把風險證出來，而不是交付一套成熟可落地的 memory security framework。

3. 攻擊效果仍會受 agent memory 設計、工具權限與任務流程影響

不同系統的 memory consolidation、RAG chunking、retrieval policy、tool gate 與 provenance handling 都可能改變實際風險強度。

我怎麼看這篇論文？

我覺得這篇最有價值的地方，是它把資安圈對 agent 的思考又往前推了一層。以前我們比較常問：

• prompt 會不會被注入？
• tool call 會不會失控？
• RAG 會不會被 poison？

Zombie Agents 讓問題變成：

當 agent 會把外部觀察內化成自己的經驗時，我們到底要不要把 memory 視為 trusted computing base 的一部分？

我的答案是要，而且越來越要。因為在 self-evolving、lifelong、long-horizon agent 裡，memory 不再只是效能優化元件，而是行為持續性的根。 根一旦被污染，之後很多看似正常的回合都可能只是延遲發作。

對實務者的啟示

如果你正在設計 agent platform、RAG agent、browser agent、copilot 或任何會跨 session 學習的系統，這篇論文有幾個非常直接的啟示：

• 把 memory write path 當成高風險入口：不要把所有外部觀察都當成可安全沉澱的經驗。
• memory retrieval 也要做 provenance 與 policy check：不是從內部資料庫取出的內容就天然可信。
• 要分離 data 與 executable instruction：尤其在反思摘要、經驗萃取、長期筆記生成流程中。
• 工具呼叫前的 guardrail 仍然重要：因為最終傷害常落在 read_url、search、execute_command、send 等工具層。
• 定期做 memory hygiene / purging / quarantine：如果 agent 真的會學，就要假設它也可能學壞。

總結

Zombie Agents 這篇論文真正厲害的地方，不只是又發明一個有名字的 attack，而是它很清楚地指出了 agent 時代一個正在成形的新現實：當系統開始有跨 session 記憶、會反思、會總結、會把外部內容內化成「之後也要用的知識」時，prompt injection 的問題就不再只是當場被騙，而是可能演變成長期潛伏的內部污染。

如果把它濃縮成一句話，我會這樣說：

Zombie Agent 的重點，不是 agent 一次被帶偏，而是 agent 會把被帶偏這件事自己記住，然後在未來替攻擊者反覆執行。

這也是為什麼這篇 paper 很適合接在最近 sectools.tw 那串 memory poisoning、runtime supply chain、tool-use exfiltration、long-horizon attack 脈絡之後：因為它補上的不是又一個單點漏洞，而是 agent persistence 這個更底層、也更接近真實風險升級的問題。

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