FORGE：针对深度研究智能体的研究轨迹劫持攻击

深度研究智能体把开放式查询分解为子任务、多轮检索网页证据并综合长报告。该工作流制造了一个规划层投毒面：进入检索池的对抗文档可以引导后续提问，把局部注入放大为报告级污染。我们提出FORGE（为智能体利用而伪造编排推理链）：结合文档内推理伪造与文档间链条协调的两级攻击，劫持子任务规划。我们进一步引入PRISM度量——按认知类型为被感染报告论断加权——以及根查询锚定（RQA）：把递归后续生成绑定到根查询的轻量防御。跨25个查询：网络FORGE以五份注入文档达到26.4% PRISM，并表现出深度迁移——递归综合把被投毒内容从显性框架转为事实前提。在10查询防御子集上：RQA把PRISM从38.5%降到18.3%。