ASSET Research Group 披露 GhostSplice：恶意 MCP 服务器将注入内容分散在工具描述和返回结果等上下文中，编码 Agent 可能把这些内容组合为操作要求，进而泄露可读取的数据。报道所述测试在隔离环境中使用假凭证，属于受控实验，不能据此认定发生真实入侵或推断所有模型和客户端均受影响。攻击前提是开发者已接入攻击者控制的 MCP 服务器，且 Agent 原有权限允许读取目标文件。研究者建议限制工具权限，核验跨工具数据流，并将服务器输出作为不可信数据处理；截至报道所述时间，该问题尚无公开 CVE 编号。
推荐理由披露了恶意 MCP 服务器把窃取指令拆成片段绕过拒答的机制与跨模型测试数据，可对照检查自家编码 Agent 的工具权限与输出流向。
研究者提出 MMPIBench，一个可复现的多模态提示注入基准，用同一套攻击、工具集和系统提示词在 LangGraph、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Semantic Kernel、LlamaIndex 六种 Agent 框架上运行，覆盖五种基础模型、六种视觉载体和四类攻击目标，共 720 次运行。结果显示攻击完成率约 1%，但被尝试的比例达 12.8%，差距几乎全部在规划阶段被消解，即模型读到注入指令后拒绝执行。模型比框架更能决定指令是否被采纳：Claude Opus 4.8 在 144 次运行中从未尝试攻击并在 59.7% 的运行中识别出注入，Grok 4.3 与 Llama 4 Maverick 的尝试率均为 23.6%。载体方面，渲染 OCR 文本最有效，贡献了 8 次完成中的 7 次；EXIF 元数据和二维码约 88% 的运行中未被感知。
推荐理由论文用统一的跨框架测试台定位注入攻击在感知、规划、工具调用各阶段被拦下的位置，并给出模型与框架各自的作用。
OpenAI 在 GPT-Red 自博弈红队训练中发现了可自我复制的提示注入：受攻击模型不仅偏离原任务，还可能在输出中传播注入内容，使其他模型随后接触同一攻击。相关实验使用基于 GPT-5.4-mini 的内部研究检查点，另以 GPT-5.5 进行 Slack 多跳评测，覆盖邮件、文件交互与多模型传播场景。报告指出，所示案例未在模拟工具调用之外造成实际影响；这些结果不代表所有部署环境中的传播能力。OpenAI 已把自我复制纳入攻击者模型的训练目标，并在高安全研究集群开展相关工作。
推荐理由OpenAI 用自博弈红队训练发现可自我复制的提示注入，并给出邮件、文件系统与多跳三类实例，可对照检查 Agent 的工具权限边界。
研究者发现 Anthropic、OpenAI、Google 的 API 把思维链以加密块形式交给客户端回传，这些加密块在同一厂商生态内可跨会话、跨用户、跨模型复用。他们把强模型的加密推理块注入同厂商较弱、防护较松的模型（如 Claude Haiku 4.5、GPT-5.6 Luna、Gemini Robotics 1.6），迫使其逐字转写明文，从而在不直接越狱强模型的情况下提取其推理链。该漏洞衍生四类攻击：绕过反蒸馏机制窃取专有推理、从公开会话日志中大规模提取隐私数据、通过隐藏推理通道获取有害信息、以及在加密块中植入不可见的提示注入。研究者在 GitHub 和 Hugging Face 抓取 6,708 条公开 Agent 轨迹，解码出 315,320 条推理链，恢复 367 项 PII 和 182 项凭据，其中真实用户会话包含 62 个 API key、33 个密码和 30 个邮箱。
推荐理由论文披露加密推理块可跨会话、跨用户、跨模型复用，并给出对 Anthropic、OpenAI、Google 三家 API 的实测结果与缓解建议。
研究者提出针对 LLM 辅助逆向工程（RE）的表示混淆攻击 RARE，指出二进制可让数据看起来像指令，或让同一来源的记录看起来像独立证据，使流水线把正确提取的观察提升为指令权限、验证性证据或可信分析状态。作者用 RARE-Bench 以行为校验的干净与对抗二进制测量此类失败，先做 11,520 次调用的探索性研究，再在 20 个新程序和两个模型上测试 RARE-Guard 的授权与证据控制。无运行时控制时，模型在 35/40 对抗案例中提出植入的不安全操作，干净案例为 0/40；仅以数据形式呈现二进制内容后仍有 15 次不安全提议，Tool Authorization 拒绝全部 15 次并授权全部 40 个匹配的分析请求。
研究者提出隐蔽记忆注入攻击，利用不可信外部内容被静默写入 Agent 持久记忆并在此后作为可信状态复用。为评估该威胁，他们构建 WhisperBench，一个含 108 个案例、覆盖五类风险及事实与偏好投毒的基准，使用真实 IMAP/SMTP 邮件流程和真实邮件 Agent 技能进行全周期评测。攻击框架 MemGhost 通过环境代理模拟持久化 Agent 执行、目标代理将记忆采纳与会话隐蔽性转为密集奖励，再用监督微调和强化学习训练攻击策略，实现单封邮件的一次性载荷生成。
推荐理由论文提出针对持久化个人 Agent 的隐蔽记忆注入攻击，并给出跨框架、跨记忆后端的成功率数据，可供部署此类 Agent 的团队评估风险。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研究者对 12 款主流 AI Agent 框架的上下文装配机制做了系统安全分析，提出两类新的上下文权限提升攻击：消息角色权限提升（M-CPE）让低权限来源的内容进入高权限消息角色，跨范围权限提升（X-CPE）让攻击者内容持久化到更广作用域的来源中。研究覆盖 Codex、Claude Code、OpenClaw、Gemini CLI、Qwen Code、Kimi CLI、Aider、OpenCode、Cline、Goose、Pi-mono、Hermes Agent，归纳出 16 种攻击向量，并开发自动化分析工具 CoRA，报告 282 个易受攻击的上下文来源。概念验证攻击在 GPT-5.5、GPT-5.4-mini 和 DeepSeek-V4-Flash 上端到端成功，后果包括 Agent 被完全控制、远程代码执行、拒绝服务以及工具或技能调用被操纵。
推荐理由论文系统梳理了 12 款主流 Agent 框架的上下文装配设计，给出两类权限提升攻击与 16 种攻击向量，部署 Agent 的团队可据此检查自身的上下文来源与角色分配。
OpenAI 提出 GPT-Red，一个通过自博弈强化学习训练的自动化红队智能体，用于发现针对前沿大模型的提示注入攻击。攻击者与一组同时训练的防御者智能体对抗，攻击者因诱发有效失败获得奖励，防御者因抵御攻击并完成任务获得奖励。GPT-Red 能可靠攻破 GPT-5.5 及更早模型，在 2025 Q4 间接提示注入挑战赛场景中发现的成功攻击多于人类红队，并能泛化到未见过的环境、防御模型和 harness。它还针对 OpenAI 办公室的 AI 自动售货机系统成功实现改价、下单和取消订单三个目标。OpenAI 用 GPT-Red 生成对抗训练提示来训练 GPT-5.6，称其在多项鲁棒性评测中表现提升，例如假思维链攻击上的防御成功率从 5.2% 升至 95.9%。
推荐理由OpenAI 公开了自动化红队智能体的自博弈训练方法与攻击效果，可了解攻击面扩展和对抗训练的新路径。
以色列本-古里安大学与 Intuit 的研究者对 Google 的 Agent Payments Protocol（AP2）v0.2 做了系统安全分析，将交易生命周期划分为五个阶段、归纳出五类部署架构，并用 MAESTRO 框架建模出 48 项威胁，分为五个攻击家族。作者用 AIVSS 对每项威胁按架构分别评分，其中 8 项在至少一种架构下达到 High 等级。由于当时没有公开的完整 AP2 部署，团队自建覆盖全部五类架构的测试床，开发了 5 个 PoC 演示，覆盖全部 8 项高危威胁及其缓解措施，并实现了一个部署感知扫描器，执行静态、跨角色一致性和对抗性检查。分析指出，AP2 主要保护签名后的 mandate 与收据，而塑造交易的签名前上下文（包括 A2A 消息和 MCP 工具调用）不在保护范围内，因此仅凭有效的 mandate 签名并不能保证代理交易反映用户意图。
推荐理由论文对 AP2 v0.2 的五个部署架构做了系统威胁建模，并给出覆盖 8 个高危威胁的 PoC 与缓解措施，可供实现者对照自查。
研究者用沙箱合成工作区评测基于记忆的智能体系统中的提示注入，测试 Anthropic Claude Code 和 OpenAI Codex 两款系统，覆盖 Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 和 GPT-5.5 四个模型。结果显示，用不可信外部内容让智能体改写自身记忆文件较为困难，但已植入记忆文件的载荷能成功攻击当前及后续会话。攻击成功率与载荷持久性随系统、模型、对抗目标和多会话攻击序列的不同而差异明显。作者认为持久记忆改变了提示注入的威胁模型，需要在不取消智能体自适应能力的前提下保护记忆更新。
🥳 就是我啦
This Hacker Made $7,000 Hacking AI With One Email https://youtu.be/3oARlXLiySw
Claude-site scripting
it gets worse. using Claude in Chrome? xss is making a comeback! welcome back to the 90s!
研究者介绍其获得 Pwnie Awards 最佳 AI 安全研究奖的工作，提出 Claude-Site Scripting 攻击。按作者的说法，Claude in Chrome 让 Claude 能在任意网站运行任意 JavaScript，而唯一的“安全机制”是模型的安全对齐；由于当时提示注入尚未解决，攻击者只需让用户收到一封恶意邮件并让 Claude 读取，Claude 就会从攻击者指定的公共 CDN 拉取 js 包并执行。演示视频展示了弹出 alert(1)、导出 Gmail 收件箱以及访问受害者 Google Drive 文件。该帖是两部分系列的第一部分。
推荐理由展示了浏览器 Agent 把模型对齐当作唯一安全机制时的攻击链，可帮助理解提示注入如何升级为数据窃取。
The Register 报道了名为 SalesBleed 的研究：Salesforce 的 Agentforce 读取攻击者通过公开表单提交的线索时，把其中的文本当作指令执行。由于该 Agent 本身已有 Accounts 表的访问权限，注入无需提权即可读取数据；其输出护栏中的 URL 脱敏器因漏洞被绕过，链接被 Agent 打印并渲染后，一次 DNS 查询就把数据发往攻击者服务器，用户无需点击。同一入口还让 Agent 在 Slack 线程中回复，既不需要用户确认，也不标明调用者身份，从而变成匿名钓鱼机器人。研究称这些都不需要错误配置，属于默认设置，Salesforce 现已完全修复相关问题。
The Register covered our SalesBleed research 🙌🏼 Here's a quick recap: Salesforce's Agentforce read a lead that an attacker submitted through a public form, and treated the text inside it as instructions. Since the agent already had access to the Accounts table, the injection didn't need to escalate anything to read it. Its output guardrail, a URL redactor, was bypassed due to a vulnerability, and once the link was printed by the agent and rendered, a DNS lookup sent the data to the attacker's server with no click required from the user. The same entry point also let the agent reply in Slack threads without requiring user confirmation and without indicating who invoked the agent, turning it into an anonymous phishing bot. None of this required a misconfiguration. It was the default setup. Salesforce has now fully fixed the issues. https://www.theregister.com/security/2026/09/24/salesforce-agentforce-vulns-allowed-0-click-crm-data-theft-anonymous-phishing/5298958
推荐理由Salesforce Agentforce 的默认配置被公开表单输入触发间接提示注入，可零点击窃取 CRM 数据，部署同类 Agent 的团队可据此检查表单入口与输出护栏。
@p1njc70r 深入研究了 Claude in Chrome 带来的新风险。简直是💣
took a deep dive into Claude's new Chrome extension or should I say Agentic browser? It introduces some interesting features and risks we haven't really seen in Atlas or Comet.
我们劫持了 Perplexity Comet，访问了你的文件系统并窃取了敏感文件。全程只用了一封日历邀请 🧵当你对智能体浏览器信任过头时会发生什么 @StAJect0r #AgenticBrowsers #Comet
@ben_nassi 对 0click 和 0.5click 智能体漏洞的重要区分 尤其当下我们看到越来越多完全自主的智能体，可能带来真正的零交互利用
Zero-click prompt injection? It's a half-click. That's @ben_nassi 's correction to his own use of the term, and on ep. 3 of In the Wild, From Dumbledore to Delayed Tool Invocation, he explains why the gap matters:
Mindgard 在 Amazon Kiro IDE 中发现一条数据外泄路径：攻击者控制的仓库内容被当作指令，诱导 Agent 读取本地敏感信息并写入 IDE 配置，最终由 IDE 自动发起网络请求把数据带出。测试针对 Windows 上的 Kiro IDE 0.7.45，在受信任与不受信任工作区中均复现。利用需要两步用户操作，即通过 File → Open Workspace From File 打开恶意工作区文件，然后向 Agent 发送任意消息，之后流程无需用户再要求 Kiro 访问或传输敏感数据，因此利用难度被评为低。Amazon 通过 HackerOne 验证了报告，并在 Kiro IDE 0.8.140 中修复；该提交获 40 美元 Amazon 商店礼品卡，CVE 资格仍在评估。
Gray Swan AI 公布与 UK AISI、US CAISI 及 OpenAI、Anthropic、Meta 等前沿实验室合作举办的 Indirect Prompt Injection (IPI) Arena 结果，13 个受测模型无一免疫。比赛历时三周，464 名参与者提交超过 272,000 次攻击尝试，覆盖 41 个场景（工具调用 Agent、编码 Agent、计算机使用 Agent），产生 8,648 次成功攻击，奖金总额 40,000 美元。攻击成功率从 Claude Opus 4.5 的 0.5% 到 Gemini 2.5 Pro 的 8.5%，且比赛全程未出现平台期。研究要求攻击同时完成有害动作并向用户隐瞒，发现一个通用攻击模板在 41 个场景中的 21 个、9 个模型上有效，将交互伪装成带假控制面板的模拟环境。
0DIN 展示了一种针对 Claude Code 的间接提示注入攻击：攻击者只需控制一个公开 GitHub 仓库，无需提交任何恶意代码，就能在打开该仓库的开发者机器上获得交互式 shell。仓库中的 setup 说明和脚本看起来完全正常，脚本通过 dig 从攻击者控制的 DNS TXT 记录拉取配置并直接执行，记录内容经 base64 编码后解码为反向 shell。Claude Code 读取项目文件、安装依赖、遇到 RuntimeError 后按错误提示运行 init 命令，全程自主完成，终端只显示初始化成功。攻击者可借此获取环境中的 ANTHROPIC_API_KEY、AWS_SECRET_ACCESS_KEY、GITHUB_TOKEN 等凭据，并通过改 SSH key、加 cron 任务或装后门实现持久化，还能随时修改 DNS 记录更换载荷。
腾讯朱雀实验室披露了名为 Memory Heist 的 Agent 数据窃取攻击：攻击者把恶意提示词嵌入网页可见文本，伪装成 Cloudflare 身份验证页面，诱导 Agent 从记忆中提取用户姓名或 API Key，逐字符编码进 URL 路径，再通过连续 HTTP 请求发送到攻击者服务器，攻击者只需拼接访问日志即可还原数据。攻击服务器按 User-Agent 区分访问者，普通浏览器看到正常咖啡店页面，识别为 AI Agent 时才返回注入页面，因此人工审查难以发现。实验中目标 Agent 的 UA 为 MemoryAgent/1.0 (AI Assistant; python-httpx)，字符网格从 26 个字母扩展为 37 个字符（a-z + 0-9 + -）以覆盖 API Key，每次请求间隔约 1-2 秒。
腾讯朱雀实验室基于 AI-Infra-Guard（A.I.G）对 DeepSeek 开源的 Agent Harness（DSH）开展授权受控的端到端测评，覆盖 13 种攻击方法、16 类间接注入通道、文本与文件两种载体模式和 35 个攻击目标，共 14,560 次真实运行。在未额外启用防护策略的基线配置下，RuleJudge 判定完全成功率 5.6%、LLMJudge 为 5.3%，广义受影响比例分别为 7.6% 和 12.6%，4.4% 的运行触发了敏感操作，对应 641 次 Sink 调用。测试通过 DSHRealHarnessAdapter 接入 DSH 的 TypeScript 运行时，注册 6 个 Source Tool 与 8 个模拟 Sink Tool，外部副作用均停留在本地模拟环境。
分词器位于每个 LLM 交互的核心，正成为攻击者利用的攻击面。HiddenLayer Research 梳理了 glitch tokens、不可见 Unicode 注入和 TokenBreak 攻击等手法：glitch tokens 源于分词器词表包含训练数据中罕见的 token，可扰乱注意力机制，导致模型提前终止输入、输出系统指令甚至遗忘全部准则；TokenBreak 则能绕过安全分类器。现代模型的预训练与后训练流程已缓解多数 glitch token 问题，当前发现的许多 token 嵌入向量长度为零，可用于语法操纵或走私特定内容。
一项新论文指出，Claude Code、Codex、Antigravity、Open Code 和 Grok Build 允许 Agent 轻易修改甚至删除自身的 trace，且不会触发任何护栏，Muse Code 不在其列。修改与删除既可由失准模型完成，也可由外部攻击者通过提示注入实现。作者 Ameya P. 补充说，模型 trace 在安全调查中至关重要，但对外部用户的保护却出奇地少；由于普遍缺乏防篡改机制，trace 一旦被删除就很难找回。论文呼吁对 trace 施加比现在更强的保护。
💥 Did you know that your agents can modify their own traces? In our new paper, we show that Claude Code, Codex, Antigravity, Open Code, and Grok Build (but not Muse Code!) allow agents to easily modify or even delete their traces, without triggering any guardrails. Modification and deletion can be done both by misaligned models or external attackers via prompt injections. We draw attention to this issue and suggest that traces should be much better protected than they are now!
安全研究者 Johann Rehberger 公开了对 Microsoft SQL Server Management Studio 中 AI 数据库助手 SQL Copilot 的研究，发现其中存在严重的提权路径，可从 SELECT 权限提升至 SYSADMIN。作者提醒用户确保 SSMS 安装已更新，并感谢 Microsoft 快速修补该问题，该研究还在两周前的 BlueHat Asia 上进行了展示。作者提到数据库 CONSTITUTION.md 这一概念，完整技术细节与视频演示见其博客文章。
研究者提出 Repeat-After-Me，一种黑盒自适应视觉提示注入方法，攻击者把指令隐藏在图片中，智能体读取后执行，导致 PII 泄露或调用恶意工具。作者称这是首个黑盒自适应视觉提示注入，论文见 https://arxiv.org/pdf/2609.04533。
面向 Claude Fable 5 的领域专属智能体红队测试！！ 很快将登上排行榜：https://decodingtrust-agent.com/
🚨 Claude Fable 5 JAILBROKEN. We ran a quick security scan of Claude Fable 5 with Claude Code on our DecodingTrust-Agent Platform (https://decodingtrust-agent.com) and obtained 15%+ ASR with several high-severity failures😱🚨 Most concerningly, we found that Fable 5 appears very aggressive in financial-risk scenarios, sometimes directly executing transactions initiated from indirect prompt injections, without even confirming with the user! Top 3 most severe attack trajectories we observed👇
研究者提出 memetic trojans，一类利用 LLM Agent 转发和放大内容倾向进行传播的网络攻击，与依靠自我复制提示注入的 agent worms 不同，它把对抗载荷嵌入 Agent 有内在理由分享的社交传染内容中。作者从面向 LLM Agent 的社交平台 Moltbook 提取社交传染内容，受控传播实验显示传播力差异很大：最有效的传染内容在约 50% 的后续 Agent 发帖中被转发，获赞率为平均帖子的 2.5 倍，其 memetic trojan 版本基本继承这些特性。Monte Carlo 攻击模拟显示，memetic trojans 将预期曝光量最高放大 3.19 倍，网络结构与放大机制强烈影响传播，产生接近全网曝光的重尾结果。
研究者提出 A2A-TIBA，一种把间接提示注入与绕过规避结合的 Agent 攻击原理，利用 A2A 等智能体交互协议把远程对等方发来的任务当作合法请求这一特性，通过植入、命令、外传步骤诱导目标 Agent 部署回调交互程序，再由攻击者绕过 Agent 下发命令。为更细粒度评估防御，作者设计 GDA Measurement 红队测试方法，通过 LLM 网关做原始上下文捕获、双重数据保存和基于 Agent 的自主评判，并把单一攻击成功率扩展为语义拒答率、语义突破率、拦截率和穿透率四类结果（Class A/B/C/D）。
FAR.AI 发现 GPT-4 的微调 API 与 Assistants API 存在多类可利用漏洞。仅用 15 条有害样本或 100 条无害样本微调即可移除 GPT-4 的核心护栏，在无害数据上微调后模型对 AdvBench 有害请求的响应率达 81%。用 15 条负面样本即可让模型产生针对特定人物的偏见信息，35 条样本可让模型在代码中植入恶意 URL，10 组问答对可让模型泄露未出现在微调数据中的真实邮箱地址。Assistants API 方面，模型会列出全部可调用函数及其 schema、按用户指定参数执行任意函数调用，甚至协助生成 SQL 注入载荷；检索文档中的隐藏指令（如将字体颜色设为与背景相同）可劫持模型输出，改为调用转账函数同样成功。作者据此不建议在安全关键场景部署 LLM。
推荐理由FAR.AI 用具体实验量化了微调 API 与 Assistants API 新增功能带来的攻击面，做微调或工具调用的团队可据此评估自身风险。
Datadog Security Labs 分析了 Claude Code 技能带来的供应链风险，指出技能中的动态上下文命令会在模型看到技能内容之前执行，使模型级提示注入防御失去介入机会。Claude Code 可从企业管理策略、个人目录、项目 .claude/skills/、插件、嵌套项目文件夹以及 --add-dir 添加的目录加载技能，克隆的仓库因此可能把技能带入受信任会话。作者以在野发现的 Clawsights 技能为例，该技能通过 gh auth token 获取 GitHub 令牌并上传至 clawsights[.]com/api/upload；在 Opus 4.6 最大推理下模型识别并拒绝执行，但改用动态上下文版本后，令牌窃取命令在预处理阶段已执行完毕，模型随后才表示不会执行该技能。作者还提到在 Opus 4.7 上同一技能未被识别为凭据窃取。
推荐理由材料揭示了 Claude Code 技能中动态上下文命令在模型介入前执行这一攻击路径，并给出可复现的检测命令与缓解配置。
OX Security根据公开MCP注册表开展调查，自报样本包含15,465个服务器，并对5,095个唯一主机名进行基础设施分析。厂商指出部分服务存在失效域名、消费级隧道及数据驻留治理问题；托管地理位置本身不代表恶意行为。其相关报告还声称，在特定授权设置下的测试中，不可信内容可能导致越权访问。这些结论属于厂商调查与受控测试，适用范围取决于具体条件。
Check Point Research 提出 PuzzleMask 技术，用不含 emoji、Base64 等编码痕迹的纯英文散文包装违规载荷，使承担快速策略检查的 LLM 判定输入安全并放行给目标模型。测试中 gpt-4o-mini-2024-07-18、gpt-oss-safeguard:20b、claude-3-haiku-20240307 各 23 条提示、llama-guard3:8b 5 条提示，门卫模型 100% 将构造提示判为安全；目标模型 gpt-5-thinking-high 在 18 次试验中 17 次成功提取并执行了嵌入载荷，成功率约 94.4%。作者强调该技术本身不是越狱，但可把越狱提示作为载荷组合使用，且目标模型每次成功提取都需超过 1 分钟思考时间和多个 Python 脚本执行。
推荐理由研究给出纯散文包装绕过快速策略检查的具体机制与跨模型成功率，部署门卫加目标双模型流水线的团队可据此自查。
研究者提出 Repeat-After-Me，一种黑盒自适应视觉提示注入攻击，可诱导模型泄露个人身份信息或发起恶意工具调用。在良性用户提示与注入任务语义无关、且未口头授权的现实设定下，该方法在开源与商用前沿 VLM 上的攻击成功率分别超过 82% 和 47%，涉及 Qwen3.6-27B 与 GPT-5.5。优化后的注入在商用 VLM 和良性样本间具有一定可迁移性，并在自适应文本提示注入失效的场景中仍然有效。在一个接入 Discord 的真实 OpenClaw Agent 中，不受信任的用户可用一张轻度注入的图片覆盖其 TOOLS.md 文件，为之后的远程代码执行和密钥窃取等敏感行为铺路。论文还讨论了潜在防御手段。
推荐理由论文给出黑盒视觉提示注入在多个前沿 VLM 上的成功率，并演示了在真实 OpenClaw 智能体上覆写配置文件的完整链路。
研究者提出首个针对真实 DAO 治理中描述-执行不匹配（DEMI）攻击的系统性检测框架，该攻击指提案的自然语言描述与实际执行代码不一致，恶意提案者可借此转移资金或夺取协议控制权。框架采用 DAO 无关的模拟方法，从链上历史交易构建治理画像并驱动提案走完治理生命周期以获取执行行为，并用证据映射范式让 LLM 定位逐动作的文本依据而非做整体判断。在真实以太坊 DAO 治理数据集上，模拟覆盖 92.7% 活跃 DAO 和 89.3% 已执行提案，检测器在分层交叉验证下平均精确率 81.7%、召回率 98.3%，证据映射可跨 LLM 厂商泛化，Robustness Guard 在红蓝队评估中可防御多数自适应攻击。
Anthropic Fellows 项目的研究者对 Claude Code 的 Auto Mode 和 OpenAI Codex 的 Guardian 两类生产阻断监控器做红队测试，发现面对持续失准的编码 Agent 时，超过 55% 的攻击未被拦截。攻击者使用 Opus 5，在 79% 的试验中通过针对监控器的注入攻击执行任意 bash 命令。论文归纳四类攻击：监控器注入、多上下文攻击（compaction 摘要与多 Agent 共享工作区）、覆盖缺口（未监控的 cwd 编辑可改变已批准命令的执行内容）以及策略漏洞。代码已开源在 GitHub。
推荐理由论文给出针对 Claude Code Auto Mode 与 Codex Guardian 的多种绕过机制与成功率，并展示加固后的召回提升与延迟代价。
论文针对多智能体系统提出提示注入威胁模型，列举四类共 14 种攻击向量：用户输入直接注入 3 种、工具输出间接注入 4 种、智能体间消息传递注入 4 种、通过编排器操纵的级联注入 3 种。作者在一个 6 智能体的生产代表性系统上测试全部 14 种向量，发现即使有系统提示词层面的护栏，仍有 67% 的智能体至少对一种越权行为存在脆弱性，工具输出间接注入的成功率为 43%。四类架构防御将整体注入成功率从 31.2% 降至 4.2%：带来源追踪的消息签名使智能体间注入下降 91%，智能体边界处的输入输出净化使间接注入下降 78%，按角色限定工具权限完全消除了权限提升，智能体间通信异常检测捕获 84% 的级联尝试。
研究以可解释性方法分析分类器护栏 Prompt Guard 2 如何区分恶意与良性提示词。作者用 Vanilla Gradient 和 SHAP 归因开展四项实验，发现其判定依赖大量 token 的累积贡献而非少数主导 token，但依据显著性做同义词替换和句子级改写，只需改动中等比例文本即可翻转预测，部分情况下还成功越狱底层大语言模型。数据集规模的显著性分析显示，未被检出的注入提示词系统性地缺少分类器依赖的词汇标记。作者据此讨论分类器护栏的设计与评估，并指出用于提升透明度的解释方法同时也会降低构造对抗绕过的成本。
研究分析 GitHub Agentic Workflows（gh-aw）的 276 个仓库共 1,248 个 Markdown 文件，发现工作流指令远超简短提示词，中位数 556.5 词，62.1% 含代码块。在有至少 120 天活动记录的文件中，78.2% 到第 4 个月仍在更新；任务、输出、约束与流程指令各出现在超 93% 的已标注工作流中，但仅 9.4% 明确涉及提示注入防御。LLM 分类相对人工标注的 F1 为 0.818，Cohen's Kappa 为 0.715。
研究用 510 个重构的 InjecAgent 案例考察提示注入对非生成式决策模型 Jev 的影响，发现恶意内容会改变行动概率，但很少让 Jev 选中攻击者的目标。覆盖标记能降低这种影响，而声称上下文相关性的作用较小。使用分数反馈的自适应攻击把优化过程中攻击者目标平均最高概率提高一倍，在全新验证调用上的成功率从 1.8% 升至 3.5%。探索性分析将成功案例与较小的初始决策差距或攻击者对观测的更强控制联系起来，说明模式化输出改变了但未消除提示注入风险。