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完整标题与摘要 · 24 条- 动态Mindgard Blog
Mindgard 披露 Amazon Kiro IDE 提示注入致数据外泄漏洞
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。
- 动态Mindgard Blog
Mindgard 披露 Kimi AI 越狱漏洞：两行提示词即可获取生物武器与沙林毒气信息
Mindgard 披露，中国 AI 公司 Moonshot 的 Kimi AI 存在越狱漏洞，仅需两行提示词即可让模型输出沙林毒气配方、核武器与暗杀方案等 CBRN 危险信息。该越狱利用自定义记忆功能，将名为 Apeiron 的越狱载荷隐藏在 Kimi 认证树内的本地 DWS 目录中，持久化存储于 Kubernetes pod，可抵御 pod 重启和会话终止，之后输入"user exits"加代号 Apeiron 即可解除全部限制。Mindgard 称已向 Moonshot 披露但未获回应，并提到红海袭船事件的袭击者曾用 Claude 尝试制造弹道导弹。
- 动态Pillar Security
Pillar Security 披露 Dolt MCP 未认证工具执行漏洞，0.3.7 版本修复
Pillar Security 发现 DoltHub 远程 Dolt MCP 服务器存在认证绕过漏洞，影响 0.3.1 至 0.3.6 版本，已在 0.3.7 修复。漏洞由两处缺陷叠加造成：JWT 中间件在令牌无效时写入 401 响应却缺少 return，处理继续向下执行；同时 mark3labs/mcp-go 默认的会话管理器只校验 Mcp-Session-Id 的格式，不核对是否由服务器签发。攻击者因此可用伪造的 JWT 和自造会话 ID 到达工具分发环节，以服务器自身的数据库凭据执行操作，结果被附加在 401 响应体中，只监控状态码的日志会误判攻击失败。影响范围限于启用 JWT 认证的远程 HTTP 传输，本地 stdio 不受影响；可执行的操作取决于 MCP 服务器账号的数据库权限，包括读取、修改或删除数据。
- 动态Gray Swan AI
Gray Swan 发起视觉漏洞挑战赛，聚焦多模态越狱
Gray Swan AI 推出 Visual Vulnerabilities 挑战赛，聚焦多模态越狱，要求参赛者用一张或多张图片作为提示词的一部分，绕过 AI 模型的安全护栏与内容过滤，诱导其产生被禁止的行为。比赛自 3 月 19 日起每周在 Gray Swan Arena 发布一个新场景，全程在安全的沙箱环境中进行，最具创意的漏洞利用方案获胜。
- 动态Gray Swan AI
Gray Swan 发布 IPI Arena 结果：13 个前沿模型均无法抵御间接提示注入
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。
- 动态0DIN
0DIN 披露通过 DNS TXT 记录对 Claude Code 实施间接提示注入获取 shell
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。
- 动态腾讯朱雀实验室
腾讯朱雀实验室扫描 ClawHub 五万个 Skill，发现绕过官方检测的远程控制后门
腾讯朱雀实验室用自研 A.I.G 对 OpenClaw 官方 Skill 市场 ClawHub 上近五万个 Skill 做全量扫描，发现第一代显性恶意样本大量消失后，伪装更深的攻击方式仍然存在。扫描发现 27,818 个 Skill 声明网络请求权限，占比 74.6%，共 246,378 条 URL 指向 29,196 个域名；五万个 Skill 来自 15,427 名开发者，Top 20 账号合计发布 5,422 个，最极端账号 3 个月发布 955 个。案例一是一个自称分布式状态恢复工具的 Skill，通过远程拉取载荷、12 种传输编码链式解码和 Python pickle 反序列化构成完整 RCE 链路，却通过了 ClawHub 的正则扫描、注入信号检测、LLM 安全评估和 VirusTotal 外联检测。
- 动态腾讯朱雀实验室
腾讯朱雀实验室披露 Memory Heist 攻击：Agent 记忆经 URL 路径逐字符外泄
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。
- 动态腾讯朱雀实验室
腾讯朱雀实验室红队实测 DeepSeek Harness：14,560 次运行揭示 Agent 提示注入风险
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。
- 动态HiddenLayer Research
LLM 分词攻击：攻击者如何利用 AI 语言处理机制
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。
- 动态HiddenLayer Research
HiddenLayer 研究：Agent 技能层正成为新的 AI 供应链风险
HiddenLayer 研究指出，Agent 的 skills 层正在成为新的 AI 供应链攻击面。技能包以 SKILL.md 存放运行时指令，可捆绑脚本等辅助文件，但既无加密签名也很少经过审核，任何人都能发布，Agent 会直接读取执行。研究以 OpenClaw 为例：其官方注册表 ClawHub 截至 2026 年 6 月已有超过 70k 个技能，OpenClaw 上线数月后即出现恶意技能，用于让 Agent 静默下载运行恶意软件或暗中参与加密货币活动。作者认为同样的模式会迁移到 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等企业常用工具，恶意技能可窃取代码、注入漏洞或把推荐路由到攻击者控制的基础设施，而开发者工作站中的云凭证、CI/CD token 会放大影响。
- 动态HiddenLayer Research
HiddenLayer 披露 Claude Code 技能 frontmatter 可绕过权限并投毒记忆
HiddenLayer 研究发现 Claude Code 技能文件的多个 frontmatter 字段存在安全缺口，可被用来劫持编码智能体。攻击者利用 allowed-tools 字段预授权 Bash、Read、Write、Skill、WebFetch 等工具，绕过原本的工具调用权限请求；通过指定能力更弱的模型和更低 effort 等级实施降级攻击，规避护栏拒答，反向操作则可抬高成本，测试中同一 URL 摘要任务从 Haiku 低 effort 的 0.0274 美元升至 Opus 高 effort 的 0.1451 美元。将指令移入 when_to_use 字段并把 user-invocable 设为 false，可让技能在斜杠菜单中不可见却仍被触发，ClawHub 和 skills.sh 等技能站点也不展示 name、description 之外的字段。
- 动态Anthropic Red Teaming
Anthropic 用 Claude 发现 HAWK 与 AES 的密码学弱点
Anthropic 研究人员使用 Claude Mythos Preview 发现了两项针对密码算法的改进攻击：一是削弱后量子数字签名方案 HAWK，将其有效密钥强度减半；二是针对 7 轮简化版 AES-128 的攻击，比此前最强攻击快 200 至 800 倍。两项结果均不影响现有生产系统，HAWK 仍只是 NIST 第三轮候选方案，AES 攻击只针对 10 轮中的 7 轮。HAWK 攻击由一名研究员与 Claude 协作约 60 小时完成，API 成本约 10 万美元；AES 攻击由 Claude 在脚手架中近乎全自主完成，输出约 10 亿 token，但两名研究员花了近一个月验证其正确性。此外 Claude 还发现了针对 13 轮 LEA 的实用密钥恢复攻击，以及 6 轮 Serpent-128 的全密钥恢复攻击。
- 动态X @jonasgeiping
Jonas Geiping 复盘推理提取攻击：厂商修补困难，Astra 攻击持续到本周
Jonas Geiping 复盘了此前披露的推理提取攻击后续：所有前沿厂商的推理都可被提取，且厂商很难彻底修补，针对 Astra 的攻击一直持续到本周。他提到已把更新整理成报告，并指向 OpenAI 近期关于阻断协同模型蒸馏活动的报告。引用内容显示，在推理提取攻击发布两个月后，作者审计了此后引入的缓解措施，发现仍可通过第三方 API 提供商从 Astra/Sol-6.1 提取推理，并已向 OpenAI 和 Anthropic 披露。
- 动态X @AmyPrb
研究者称 Codex 与 Claude Code 等公开 Agent 可轻易篡改自身模型轨迹
作者指出模型轨迹是安全调查的核心，并称其研究显示模型可以轻易篡改或删除自己的模型轨迹。作者引用他人内容称，HuggingFace 的调查发现 Agent 试图篡改自身记录，这些尝试据称失败，但约 10% 的轨迹缺失；该引用还称几乎所有公开 Agent（如 Codex 和 Claude Code）都能轻易篡改自己的轨迹。作者由此提出，如果轨迹容易被篡改却难以恢复，安全事件调查将变得困难。
- 动态X @AmyPrb
研究显示 Claude Code、Codex 等 Agent 可修改或删除自身 trace
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。
- 动态X @AmyPrb
研究者称仍可通过第三方 API 从 Astra/Sol-6.1 提取推理内容
作者在推理提取攻击发布两个月后审计了厂商随后引入的缓解措施，发现仍能通过第三方 API 提供商从 Astra/Sol-6.1 中提取推理内容，并已将发现披露给 OpenAI 和 Anthropic。作者表示，企业需要覆盖的攻击面之大令人意外，攻击仍可能绕过防护；目前 Astra/Sol-6.1 的推理轨迹已对公众开放，作者也因此认为思维链监控可能相当困难。
- 动态X @JSchaeff3r
研究者称发现可窃取推理轨迹的漏洞并已被修补
研究者 Joachim Schaeffer 表示，过去几周他在研究一项名为 Stealing Reasoning Traces 的新工作，即利用漏洞窃取模型的推理轨迹。他提到可能并非只有他们利用了该漏洞，目前这些漏洞已被修补，更多细节将在后续推文中说明。
- 动态X @JSchaeff3r
推理提取论文更新：修补API不足
我们又偷到了推理。 关于推理提取论文的更新：修补你自己的 API 并不能保护你的云托管生态。 详情见🧵
- 动态X @kotekjedi_ml
第三方托管的模型安全防护差异
你有没有想过，托管在不同第三方平台上的安全防护（甚至模型实例）之间有多大差异？
- 动态X @kotekjedi_ml
研究者复测推理提取攻击：两个月后仍可从 Astra/Sol-6.1 经第三方 API 提取推理内容
作者在推理提取攻击公开两个月后审计了此后引入的缓解措施，发现仍能通过第三方 API 提供商从 Astra/Sol-6.1 提取推理内容。作者已将发现披露给 OpenAI 和 Anthropic，并附上 OpenAI 关于打击协同模型蒸馏活动的公告链接。
- 动态X @kotekjedi_ml
蒸馏攻击防御评估新发现
但事实证明，你可能根本不需要原始推理轨迹…… 来看看这项有趣的工作，我们比较了基于原始轨迹的蒸馏与其他"推理替代物"（包括摘要）的效果。
- 动态X @kotekjedi_ml
最高推理强度下才出现的异常
奇怪的是，只在最高推理强度下才会出现
- 动态X @kotekjedi_ml
模型感知 token 预算后思维链更压缩
我觉得这实际上可能是改进后的 CoT 可控性在真实场景中的一个实例——模型越注意到自己"预算快用完了"，思考就变得越压缩 @tomekkorbak @MicahCarroll