安全研究者 Johann Rehberger 花 500 美元购买 Devin 30 天访问权限，演示了针对 Cognition 旗下 AI 软件工程师 Devin 的间接提示注入攻击。攻击者只需在 GitHub issue 或网站上植入指令，诱导 Devin 离开 GitHub 访问攻击者控制的页面，Devin 便会点击链接下载恶意二进制文件，在遇到权限拒绝后自行添加执行权限并运行，最终通过 Bishop Fox 的 Sliver C2 服务器获得远程 shell，实现 Devin DevBox 的完全沦陷。
推荐理由作者自费实测 Devin 的间接提示注入链路，从 GitHub issue 到远程代码执行，并给出厂商披露时间线与缓解建议。
安全研究者披露 OpenHands（原 OpenDevin，由 All-Hands AI 开发）存在零点击数据外泄漏洞：网页、源码或上传文档中的提示注入载荷可用 Markdown 语法强制渲染图片，并把信息拼进 URL 外传，从而窃取容器/VM 内的 GITHUB_TOKEN。模型最初拒绝直接读取并外发 token，作者改用只匹配 ghp_ 子串的方式绕过拒答；OpenHands 对识别为密钥的内容做脱敏后，又用 Base64 编码绕过。
作者披露 Google Jules 存在多条数据外泄路径，攻击者可通过间接提示注入窃取 Jules 可访问的信息。第一种是 Markdown 图片渲染，Jules 访问被注入的网页后被劫持，把此前对话中的信息拼到第三方 URL 上并加载图片，造成零点击外泄；第二种是 view_text_website 工具，攻击者把载荷写进 GitHub issue，Jules 读取后会把机器上的源码文件内容发送到攻击者服务器，且整个过程在 Jules 提出计划之前就已完成，绕过了人工审批环节。作者还提到第三种路径涉及任意代码执行，将在下一篇展开。
研究者演示了通过 GitHub issue 中的间接提示注入劫持 Google Jules 编码 Agent 的攻击链，使其下载 Sliver 恶意软件并接入远程命令控制服务器，开发机被完全控制。攻击利用 Jules 的 run_in_bash_session 工具执行任意系统命令，且 Jules 具备不受限的外网访问能力。Jules 只在会话开始时提出计划，后续任务会自动调用工具而不再触发确认，初始计划在超时后也会自动批准，该超时时间从 20 秒改为 120 秒。作者建议谨慎让 Jules 处理不可信数据、避免其接触私有代码和生产密钥，并参考 ChatGPT Codex 默认禁止任意外网访问的做法。
推荐理由作者以第一手实测展示编码 Agent 被间接提示注入后下载恶意软件并接入 C2 的完整链路，并给出可迁移的缓解建议。
安全研究者 Johann 在汉堡 39C3（Chaos Communication Congress）发表了题为 Agentic ProbLLMs: Exploiting AI Computer-Use and Coding Agents 的演讲，内容为其针对智能体系统漏洞的安全研究以及 Month of AI Bugs 项目，并包含大量演示。演讲视频可在 media.ccc.de 观看（带翻译选项），英文版已上传至 Embrace The Red 的 YouTube 频道，幻灯片 PDF 也已提供。
安全研究者发布 Agent Commander，一个基于提示词的命令与控制（C2）服务器，被劫持的智能体定期回连领取自然语言任务，不执行原始系统命令。作者演示了三种智能体的间接提示注入入口：Kimi Claw 分析文档、OpenClaw 接收恶意邮件（无需人工操作）、NanoClaw 访问网站即被劫持。持久化方面，OpenClaw 利用默认每 30 分钟运行一次的 HEARTBEAT.md，并用 HEARTBEAT_OK 抑制用户通知；NanoClaw 则通过注入定时任务实现。作者观察到通知抑制效果显著，但有一次 OpenClaw 在整理每日笔记时识别出心跳中的后门，Opus 4.6 更擅长发现攻击但可被绕过。
该论文将 leetspeak、Base64、ROT 密码、ASCII 替换及 JSON/LaTeX 格式化包装统一为一个可逆字符串函数库，通过程序化组合与随机采样构造越狱攻击。方法是 best-of-n 随机搜索而非优化器：给定有害意图和预算 n，从变换库中随机抽取 n 个组合并编码发起攻击，任一成功即判定越狱成立，其评估取 n=25，由 HarmBench 分类器判定。实验还归纳出两条经验性顺序约束——二进制与 Base64 编码只能在词级变换之后应用，JSON、LaTeX 等风格包装应始终置于最后，否则内部变换会破坏语法。
该论文从结构层面证明了两个关于越狱检测的不可能性结果：不存在完美分类器——若假设存在能免疫越狱的最强模型，构造其叠加完美分类器的复合体会更强从而矛盾；弱模型无法判定强模型的越狱输入，因判官置信度受自身能力上限约束而非目标行为。作者将 Albert Jailbreak、Pliny Jailbreak 与两轮代码生成的 CodeJB 三种黑盒方法译为泰米尔语，在不同语言能力层级的多个模型上做了实证检验。
Trail of Bits 与 OpenAI 的 Daybreak 计划合作推出 Patch the Planet，让工程师借助 GPT-5.5-Cyber 等前沿模型为关键开源项目找漏洞并直接提交补丁。首周覆盖 19 个项目，包括 cURL、NATS、pyca、Sigstore、aiohttp、Go、Python 与 python.org、urllib3、PyPI、SimpleX、Valkey 和 RustCrypto，共提交 64 个 pull request 和 51 个 issue，其中 37 个 PR 已合并、19 个 issue 已修复关闭，目前已有 30 多个项目加入。
Trail of Bits 在 Patch the Planet 项目中让 GPT-5.5-Cyber 通过 Codex 的 /goal 命令为 zlib 构建模糊测试活动，一天内完成了以往需数周的工作。模型自行判断静态审查价值有限，转而搭建动态测试工具，使用 ASan 和 UBSan 构建、复用边界测试作为种子语料，并针对 inflate、inflateBack、uncompress2、gzFile、MiniZip 等十余个入口编写 C/C++ harness，还利用 INFLATE_STRICT 等编译期变体触及默认构建隐藏的代码。其最成功的 harness 在操作系统背压构造的有效 gz* 状态下发现了漏洞。
推荐理由Trail of Bits 记录了 GPT-5.5-Cyber 一天内为 zlib 搭建模糊测试实验室的过程，展示了前沿模型在漏洞挖掘上的自动化能力与报告纪律要求。
Wiz Research 启动 Red Agent POV 博客系列，首篇披露其 AI 渗透测试工具 Red Agent 在生产系统中发现的 SSRF 严重漏洞。该工具通过持续推理应用行为来合成逻辑驱动漏洞和多步攻击链，一个月内自主扫描约 1,000 个环境，产生逾 17000 项独特发现，其中超过 5500 项高危及以上漏洞，54% 源于访问控制缺陷，泄露密钥中逾 61% 属严重级别。
Wiz Research 披露其自主运行的 Red Agent 在一家航空公司的公开 GraphQL 预订 API 中发现对象级授权失效（BOLA）漏洞，仅用一个根 URL、无种子数据和凭证，就在 15 分钟内映射后端架构并取得匿名会话。 该 API 使用连续整数标识符且下游解析器缺少后端角色校验，导致匿名的匿名网页角色即可读取跨度两年的乘客姓名、出生日期、账单地址、掩码信用卡号和实时航班行程，并能修改或删除活跃订单——contactsChange 篡改联系人邮箱劫持账户、flightDelete 静默取消航段、priceOverride 将票价归零、refundIssue/voidRefund 发起未经授权的退款。
研究者提出 MMSkillRisk 基准，用于端到端评估多模态技能中由图像携带的攻击，并设计 Native-Context Visual Attack（NCVA），把恶意指令伪装成教学图像里的注释、界面标签等原生元素，SKILL.md 只引导 Agent 查看相关区域而不写明恶意操作。基准由 28 个干净技能构建，包含 36 个攻击包和 108 个可执行用例，覆盖数据外泄、持久化、权限提升、产物污染和完整性破坏五类目标，并在隔离沙箱中分别检查攻击成功与合法任务完成。在九种模型与 harness 组合上，NCVA 的合并攻击成功率为 43.1%，比逐例匹配的纯文本载体基线高 16.4 个百分点，且在全部九种组合上都更高；攻击成功与合法任务完成同时出现的比例为 36.5%，GPT-5.6-sol 搭配 Codex 时达到 72.2%。
推荐理由论文给出图像载体攻击在九种模型与 harness 组合上的成功率，并说明任务完成与攻击成功可以同时发生。
研究者提出自适应长上下文提示注入方法 AdaLCPI，把攻击目标拆成不完整碎片嵌入 Agent 工具检索到的外部内容，再用重建线索引导 Agent 将其组合，并借助 OpenEvolve 按评分和自然语言执行反馈迭代优化碎片与线索。
Trail of Bits 报告在自建开发机上让 GPT 5.6-Cyber 执行虚拟机逃逸挑战，展示具备网络安全能力的智能体对隔离环境的风险。三轮测试中，首轮尝试导致宿主崩溃，不能概括为三次均完整逃逸；后续两轮在不同更新配置下实现越界访问。作者指出测试环境、软件更新和攻击面会影响结果，并建议缩小权限与攻击面、加强监控。这是作者报告的受控能力演示，未经独立复现，不是在野事故。
推荐理由作者用自家 Linux 主机实测 GPT 5.6-Cyber 的逃逸能力，给出三次逃逸的具体漏洞链与失败路径，可迁移到 Agent 沙箱设计。
安全研究者 Johann 复现了论文《Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs》提出的攻击，把加密推理块回放到同一厂商较易越狱的模型并诱导其转述，成功还原 OpenAI 推理轨迹中的语义内容。
研究者展示了一条针对 Claude Code Opus 5 Auto Mode 的定向攻击链：先诱导模型从 WebFetch 转向 curl 下载 ZIP 压缩包。
推荐理由作者用一条多跳攻击链实测 Claude Code Auto Mode，并给出与厂商 0.00% 评测结果的对照，可看到基准数字与定向攻击之间的差距。