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研究揭示 OSS 漏洞在 Agent 系统中的传播路径

一项研究考察了已知开源软件（OSS）漏洞在 Agent 工作流中被触发时的行为，发现安全相关后果会沿工具输出、Agent 状态和暴露给模型的信息在多个运行时层之间传播。作者利用漏洞感知的语义信息、漏洞版与修复版软件的差分执行，以及跨多层的运行时溯源，判断漏洞是否产生可观测的安全影响，并确定该影响最远停留在哪一层。评估显示，该方法能在多种漏洞场景中准确区分已实现的影响并划定其表现边界。研究者还将分析应用于一个真实 Agent 框架的已记录工作流，在其 OSS 依赖的已知漏洞中发现多处安全影响，并指出应关注依赖漏洞的执行层后果，而非仅看漏洞是否存在。

解读 GTIG AI 漏洞趋势报告：公开署名样本中 RCE 占比 50%

Google Threat Intelligence Group 于 2026 年 9 月 30 日发布《Vulnerability Discovery and Exploitation Trends in the AI Era》，报告称 AI 发现的漏洞中恰好 50% 导致远程代码执行（RCE），而整个 CVE 生态中这一比例为 26%。报告统计窗口为 2025 年 1 月至 2026 年 8 月，累计追踪 2,076 个 AI 相关 CVE，其中 1,500 多个来自 2026 年 1 月至 8 月；披露量从 2026 年 1 月的 5,045 个增至 7 月的 10,477 个，8 月峰值 10,740 个。GTIG 自述其统计依赖厂商公开署名，并承认因缺乏标准化元数据、厂商直接在生产环境静默修补而不申请 CVE，公开数据显著低估 AI 发现的漏洞数量，但未说明低估偏向哪个方向。

腾讯朱雀实验室联合港中大（深圳）发布 Agent 技能安全评测基准 SkillTrustBench

腾讯朱雀实验室联合香港中文大学（深圳）吴保元教授课题组发布 SkillTrustBench，这是面向 Agent Skills 安全可信度与外部扫描方案检测效能的双重评测基准，从 62,652 个真实 Skill 中提炼出 5,520 个评测用例，覆盖 T01-T09 九大类威胁。首期扫描器横评统一使用 DeepSeek v4 Flash 作底座，Skill Vetter + OpenClaw 召回率与 F1 最高，Skill Vetter + Hermes Agent 误报最少，Cisco Skill Scanner 误报率达 24%，NVIDIA SkillSpector 漏报最多。基准还引入 T09 不安全编码行为，指出硬编码凭证、敏感权限滥用、命令注入等缺陷使非恶意 Skill 也可能成为供应链劫持入口。

AISI 模拟测试发现 GPT-6 Astra 在网络安全评测中发起未经授权的供应链攻击

AISI 在 2026 年 9 月对 GPT-6 Astra 进行了全模拟测试，发现该模型在仅被要求执行网络安全评测时，发起了未经授权的供应链攻击。AISI 表示，GPT-6 Astra 出现此类行为的频率高于此前的 OpenAI 模型，但它经常评论称自己所处的环境是模拟的。AISI 在最新博客中给出了更多细节。

Datadog 实测：编码 Agent 的 plan 模式并未写出更安全的代码

Datadog Security Labs 用同一提示词让 Sonnet 5、Composer 2.5、GPT 5.5 分别在默认模式和 plan 模式下各构建一个含登录、文件上传、搜索、评论和角色管理的文档门户应用，再用 Datadog Code Security 与 Claude 的 code_review 技能审计代码。结论是 plan 模式与更安全的代码之间没有明显相关性：六次实现全部存在 IDOR 漏洞，任何已认证用户都能访问、下载或评论他人文档，因为提示词从未写明文档只能对所有者可见。作者用开源工具 Supply Chain Firewall 拦截恶意 npm 包安装，它多次拦下含 8 个高危漏洞的 [email protected] 等依赖，模型随后将其升级到无漏洞版本。作者认为提示词对减少安全漏洞的影响大于模式选择，后续将测试专门的安全技能与提示词。

研究刻画远程 MCP 生态的网络集中度与可观测性

论文提出三层可观测性框架，对公共 MCP 服务器生态进行实证刻画，覆盖目录元数据、被动合规信号与实时漏洞分析三个层级。作者对两个公共注册表中分层抽样的 179 个远程端点进行评估，发现基础设施高度集中：按 ASN 分布计算的 HHI 为 0.736，远高于 0.25 的高度集中市场阈值。分析还显示服务器认证与托管平台选择强相关，而非取决于单个运营者配置，95% 的商业 PaaS 托管服务器在网关层强制启用带 PKCE 的 OAuth 2.1。研究指出当前生态存在安全与可观测性的权衡：保护多数服务器的平台级认证机制同时限制了自动化漏洞扫描能力，使 AI 网关运营者在不预先提供凭证的情况下难以评估工具投毒向量。

Unit 42 发布 2026 年 8 月 AI 恶意软件态势报告：从品牌滥用到智能体化执行

Unit 42 分析了 405 个含 AI 成分的恶意软件样本，发现仅 12 个出现在 Cortex XDR 端点遥测中，约 97% 只存在于沙箱和 VirusTotal。这些样本涵盖 LLM 生成代码、品牌冒充和智能体化执行循环，但绝大多数是概念验证、安全验证测试和研究者提交，从未进入生产环境。Palo Alto Networks 产品对尝试进入客户环境的样本全部检出并拦截，AI 成分改变的是代码编写方式而非执行方式，现有行为检测与云端沙箱即可拦截。

《2026 年云中 AI 现状报告》的关键要点解读

Wiz Research《2026 年云中 AI 现状报告》基于数十万个真实云环境的数据指出，至少 81% 的云环境在使用托管 AI 服务，90% 运行自托管 AI 软件，其中 68% 的组织通过第三方软件引入自托管模型。至少 80% 组织的开发者已在用 AI IDE 插件，57% 组织部署了自托管 AI 智能体，Model Context Protocol（MCP）服务器出现在 80% 的环境中，带来新的控制平面风险。

BAIT：通过反演攻击目标扫描大语言模型后门