作者梳理 2026 年 6 月 26 日至 9 月 24 日间公开披露的十起 AI Agent 漏洞，按触发点分为四类：信任建立之前、交互层、连接管道和权限。其中七起案例中模型的判断从未成为决定性因素，另外三起虽被操纵，但损害范围由权限和配置决定。最突出的信号是 GitSpawn：同一类缺陷在 Claude Code、Goose、Hermes Agent、Qwen Code、Grok Build、Codex 和 Cursor 七个 CLI Agent 中被独立发现，机制是后台收集上下文时执行 git 未中和仓库自带配置，可在沙箱外、无审批提示下以用户权限运行代码，部分 Agent 甚至在信任提示出现前就已执行。作者还列出同期研究，显示拆分到两个 MCP 通道的载荷可让部分模型从 0% 合规升至 100% 外泄，延迟条件注入在九个生产 Agent 上成功率 43% 至 83%。
推荐理由作者把今夏十起 Agent 漏洞按触发点归为四类，并给出可当天执行的八项检查，适合部署 Agent 的团队对照自查。
CodeAnt AI 安全研究团队披露，Manus 的共享项目指令字段由项目所有者设置，却会作为可信配置加载进每位成员的 Agent 上下文，导致接受项目邀请即等于允许所有者在自己的沙箱中执行代码。攻击者先在指令中放入一段看似无害的 fetch，绕过只检查指令文本的安全过滤器，再由 Agent 在受害者沙箱内拉取并执行未受检查的载荷，读取环境变量并外传密钥。外传内容包含静态的 NEKO_ADMIN_PASSWORD，研究者据此登录受害者的 NEKO 远程桌面，并通过 file:///etc/hostname 比对确认是同一台机器。该注入是持久化的，会在受害者每次执行任务时触发，所有者还可随时静默替换载荷。研究者在 5 月 9 日至 10 日通过四次独立运行确认，经 Meta 漏洞赏金项目报告，9 月 16 日修复。
MITRE 记录的 CVE-2026-37003 显示，Agno 2.5.8 及以下版本存在远程代码执行漏洞，攻击者可借提示注入在宿主服务器上执行任意代码和系统命令。PythonTools 与 ShellTools 组件把 LLM 生成且未经清洗的参数直接传给 exec()、runpy.run_path() 和 subprocess.run() 等执行入口，攻击者只需把恶意指令嵌入 Agent 处理的网页或文档等内容即可触发，且无需认证。该漏洞 CVSS v3.1 评分为 9.8，属严重级别，EPSS 为 0.01321，未被列入 CISA KEV 目录，CWE 归类为 CWE-94 代码注入。
推荐理由披露了 Agno 工具组件把 LLM 生成参数直接送入执行函数的具体链路，部署该框架的团队可据此排查版本与工具权限。
攻击者用摩斯码向 Grok 发送编码指令，Grok 解码后公开回复并 @bankrbot，Bankrbot 将其识别为授权命令并执行链上转账，约 3 亿 DRB 代币被转出后抛售，代币价格一度下跌 40%，约 80% 资金随后被退回，攻击者将剩余 3 万至 4 万美元称为非正式漏洞赏金。攻击分四步：先向 Grok 钱包发送 Bankr Club Membership NFT 获得高权限，再以摩斯码绕过安全过滤，Grok 仅解码并发布明文命令，Bankrbot 扫描到来自 @grok 账户的格式化指令后直接执行。作者指出问题在于系统把语言输出当作授权凭证，即 Language-as-Authorization，并主张在动作层用确定性策略约束：工具白名单、交易级限额与收款方白名单、结构化输出校验、会话绑定认证和高额交易人工审批。
推荐理由复盘一起真实资金转移事件，说明把模型文本输出当作授权指令的架构缺陷，以及动作层策略校验的替代方案。
Noma Labs 发现 GitHub Agentic Workflows 存在间接提示注入漏洞 GitLost，未认证攻击者只需在组织内公开仓库提交一个构造好的 Issue，即可让 AI Agent 读取并公开评论出私有仓库内容。该工作流由 GitHub Actions 与 Claude 或 GitHub Copilot 驱动的 Agent 组成，触发条件为 issues.assigned，Agent 会读取 Issue 标题与正文、调用 add-comment 工具，并拥有组织内公开与私有仓库的读权限。攻击者无需任何代码能力或凭据，Noma Labs 用伪装成销售副总裁客户跟进请求的 Issue 完成了验证，泄露了公开仓库 poc 与私有仓库 testlocal 的 README.md 内容。
AI Engine 3.8.0 及更早版本存在未认证存储型 XSS 漏洞（CVE-2026-96561），攻击者可通过 model_ 参数将恶意内容写入 PHP 错误日志，进而对 Advisor 实施间接提示注入。该漏洞无需认证即可触发，影响范围限于 3.8.0 及以下版本。
Ollama 0.14.0 至 0.31.1 的实验性 Agent 模式存在审批绕过漏洞 CVE-2026-102697，CVSS v4.0 评分为 8.5，已在 0.31.2 修复。系统按命令及路径前缀记住用户的长期批准，却未完整检查复合命令的实际执行内容。攻击者因此可能通过提示注入，把未获批准的操作拼接到看似已批准的命令后执行，且额外操作不会出现在审批提示中。报道指出，修复版本于 2026 年 7 月发布，但当时的发布说明未提及安全修复；截至报道时未有已报告的实际利用。
推荐理由材料完整还原了 Ollama 前缀审批被绕过的机制与修复方式，可迁移到其他 Agent 工具权限设计。
Darktrace 研究显示，Anthropic Claude Code、OpenAI Codex、AWS Kiro-CLI 和开源 Pi 等智能体框架把会话历史存在本地，且不校验已存模型回复是否真由模型产生，攻击者可改写历史让 Agent 相信自己正在执行获授权的红队任务。测试中所有被检查的模型都接受了伪造历史，但拒绝进攻性网络活动的能力因模型而异：Kiro-CLI 配合 Claude Opus 4.6 与 Sonnet 4.5、Claude Code 配合 Sonnet 5 均在沙箱环境中完成完整 AD 接管，Opus 5 触发护栏拒绝响应；Codex 在 GPT 5.6 Sol 上被说服通过邮件外泄敏感信息，而 GPT 5.6 Luna、Terra、Sol 在入侵实验室环境时均触发护栏。研究者演示了注入 78 轮伪造的先前攻击记录后，同一提示立即被执行。
Salt Labs 发现 Manus 的 Gmail 集成可被一封普通邮件劫持：邮件中隐藏的指令被 Manus 当作可执行内容处理，最终在用户云沙箱内实现远程代码执行。研究者先用直接指令和 Base64 编码测试，均被 Manus 的安全机制拦截；改用 JSFuck 混淆的 JavaScript 载荷后，Manus 调用 Node.js 解码并执行，成功拿到反向 shell。进入沙箱后，研究者发现环境变量中存有受害者的 Gmail OAuth token，以及 Google Drive、GitHub 等已连接服务的凭据，攻击可扩展到这些第三方服务。Manus 的护栏在代码执行之后才弹出警告并要求用户批准，检测与拦截之间存在时间差。该漏洞已修复，不再可利用，研究者通过 Meta 的漏洞赏金计划提交了披露报告。
The Hacker News 介绍研究者提出的 Agent Data Injection（ADI）：攻击者操纵智能体依赖的数据字段，使其在继续执行原任务时依据错误信息采取行动，而不是直接插入新的操作指令。作者在网页操作和编码助手等受控场景中展示了错误点击、误信身份或执行记录等风险，并报告部分针对传统提示注入的防御无法同样阻断这类数据操纵。不同产品和界面设计的结果存在差异，例如随机化元素标识可限制某类点击攻击；更严格的数据来源追踪也伴随任务完成能力下降。报道基于研究者实验及访谈，不代表存在已确认的在野利用，也不能将单项防御结果泛化为全面安全。
推荐理由论文提出一类绕过现有提示注入防御的 Agent 数据注入攻击，并给出在六款主流模型上的成功率与两种可行缓解思路。
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。
一份指南梳理了 LiteLLM、Kong、TrueFoundry、Agent Router 等主流 AI 网关的护栏接入机制，并围绕同样八个问题对比了 12 家护栏提供商。LiteLLM 的 Generic Guardrail API 支持 45 家护栏提供商，Kong 提供 10 个 AI 护栏插件，TrueFoundry 开放输入、输出及 MCP 工具调用前后的钩子并接入 20 多家外部提供商。指南提醒 TrueFoundry 的输出护栏不作用于流式响应，且只读用户消息的护栏会漏掉工具结果或 MCP 描述中的注入。
研究者提出 Twin Agent，一种受残差编码启发的通用权限分离设计模式，用于抵御来自不可信上下文的提示注入攻击。该设计由两个近似对称的智能体组成：Explore Agent 检查不可信信息，Safe Agent 执行特权操作；Explore Agent 以 Safe Agent 当前上下文为条件，只向其传递关于下一步动作的紧凑提示，从而减少维持任务效用所需的信息量。作者通过测量提示长度变化时效用与攻击成功率的变化，验证了该设计在安全与效用之间取得更好的权衡。在 SWE-bench Lite 的长程软件工程任务以及 AgentDojo、DecodingTrust-Agent 的异构多工具交互任务上，Twin Agent 在保持高任务效用的同时阻止了提示注入攻击，表现优于无防御智能体和权限分离基线。
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。
Jeremy McHugh 在 arXiv 发表论文，提出用七组件模型结构化描述提示注入，取代逐字记录攻击字符串的做法。模型包含载体、投递向量、隐藏方式、上下文破坏、权限提升、载荷和回传通道七个组件，其中五个属于攻击产物字段、两个属于环境字段。作者认为大语言模型会把不同自然语言表述编译为相同可执行动作，因此标注应追踪攻击者意图（工具目标、sink 与效果）而非表面措辞。该框架整合了 HOUYI 的载荷分解、Promptware Kill Chain 与攻击活动分类法，并把 ReNeLLM 等最小越狱框架视为受限子空间上的投影。论文给出标注规则、可直接映射到行业 CTI schema 的逻辑分析记录，以及 EchoLeak（CVE-2025-32711）和野外恶意软件 AI 规避样本等示例。
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。
论文指出，一个主要的安全路由基准在评测数据上挑选作为对照的最佳单模型，这在基准自身设定下无碍，分布偏移下却不成立。在 HELM Safety 上，这一选择代价在随机划分下为 0.003–0.030 的 harm，按类别留出时升至 0.045–0.113，与归因于路由的全部劣势相当；在 AgentDojo 上按整套件留出时上升七到九倍。改用不看测试标签选出的基线、在偏移下评分，路由在这些基准上收益很小：多数情况下路由器直接选用基线的模型，在接近饱和的 AgentDojo 上，完美的预分发路由器最多只值 2 个点的 harm。论文还发现，知道面对哪个模型的攻击者挑选注入模板后，可在留出重跑中让 GPT-5.4 对后到注入的判定识别率降低 19.6 个百分点，独立的词表标签复现了这一下降。
推荐理由论文量化了安全路由评测中基线在测试集上选取带来的偏差，并给出分布偏移下的评测协议建议。
研究者提出 Mind2Web-Injection 基准，用于评估网页 Agent 护栏中的视觉提示注入检测，包含 9,954 组指令与截图配对、指令相关标签、像素级证据框和匹配的图像侧反事实样本。在六个 VLM 上，平均精度几乎相同的两个模型在证据对齐检测（EAD，即既检出攻击又正确定位证据的比例）上相差九倍。为检验判定是否依赖被引为证据的指令，研究者把指令替换为认可该指令的版本，最强的开源定位模型 Qwen3-VL-32B 仅在 58.7% 的情况下返回对齐，而 GPT-5.6-luna 为 99.9%。作者还提出两种免训练干预：ReadGate 在不改变判定的前提下改善定位，CmdCompare 检验显式指令与命令比较能否解决指令侧不一致，并主张分别报告判定正确性、证据定位和反事实响应。该工作被 ECCV 2026 BEAM2 研讨会接收为口头报告。
加州大学伯克利分校研究者提出 SecOPD，用同策略蒸馏为防御微调提供 token 级反馈，替代 DPO、GRPO 等序列级信号。训练时学生模型在含注入的输入上生成 rollout，冻结的初始化模型在去掉注入的干净输入上为同一批 token 打分，与可信任务一致的 token 被鼓励、跟随注入的 token 被抑制。在 Qwen3.6-27B 上，面对 SoTA 自适应攻击 PISmith，SecOPD 的攻击成功率为 9.0%，此前 SoTA 的 Meta-SecAlign 为 94.0%，GRPO 为 61.2%；静态 SEP 攻击下 SecOPD 为 1.3%。在训练未见的 AgentDojo 工具调用场景，SecOPD 为 4.7%，Meta-SecAlign 为 5.5%，GRPO 为 0.7% 但效用降至 82.5%。代码与模型已开源。
推荐理由论文给出 token 级反馈的防御微调配方，并报告在自适应攻击与工具调用场景下的 ASR 对比，可作防御方案选型参考。
研究者提出 AgentKernel，一个把安全作为首要设计约束的可信原生 Agent 操作系统，为身份、输入中介、记忆治理和执行控制提供强制且不可绕过的服务。作者认为现有治理方案仍是应用层中间件，与被监控的 Agent 共享同一进程信任边界，因此需要操作系统级底座。AgentKernel 将 Agent 生命周期包进强制执行边界，分为身份、感知、认知、执行四个支柱，分别应对委托滥用、提示注入、记忆投毒和工具误用。其中内核管理的身份支持跨组织协作，分级感知替代单点过滤，受信息流控制的记忆在限制投毒的同时提升检索保真度，语义到内核的执行机制让更宽的工具权限处于不可绕过边界之后。论文共 38 页、5 张图，通过系统比较与安全分析论证该架构可在整个 Agent 生命周期内实施安全约束。
研究者提出 AgentFlow，一种以数据流为中心的策略语言与运行时执行模型，用于规定敏感数据在 LLM 智能体系统中可以流向何处。策略定义在带标签的运行时边上，约束哪些工具可接收敏感字段、哪些汇聚点可接收释放的数据，以及何种权限可跨越委派边界，语言支持流规则与路径规则、任务范围能力、受控释放和有状态污点语义。运行时参考监视器介入智能体动作，基于有界 SMT 的验证器对结构化策略片段检查安全属性。原型中七项安全属性每项在 0.5 秒内完成验证，验证器捕获研究中全部植入的不安全策略变体。在 AgentDojo 四个套件的 949 个注入案例上，确认失陷率从 33.0% 降至 0.0%，总体效用从 46.7% 升至 63.3%；在 200 例 AgentDyn Dailylife 基准上，确认失陷率从 73.5% 降至 0.0%，效用基本持平（44.5% 至 43.5%）。
清华大学深圳国际研究生院与香港大学的研究者提出 Counter-GEO-Bench，在受控条件下评测针对信息扭曲型生成引擎优化（GEO）的防御：247 条人工核验的查询各配信息保留与信息扭曲两种 GEO 改写，在 Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout 三个受害模型上测量攻击成功率、误报率和答案质量。Granite Guardian、Llama Guard 3 和 NeMo Self-Check 三种现成防御最多只把攻击成功率相对降低 5.7%，Granite Guardian 的降幅不具统计显著性，NeMo 在 Llama-4 上几乎拦下所有正常查询。作者认为这类护栏针对的是违规内容，而 GEO 虚假信息以流畅的信息性文本出现，能直接穿过。为说明这一威胁可以应对，作者给出轻量的片段级对比检测基线 C-GEO Guard，三个模型平均把攻击成功率相对降低 47.6%，答案质量几乎不受影响。
推荐理由论文用配对改写设计量化了现有护栏对 GEO 虚假信息的失效程度，并给出可复现的检测基线。
研究者提出 ZoneClaw，通过把 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的扁平工作区记忆改为带明确权限等级的分层信任区，切断持久化与权限之间的绑定，防御持久记忆攻击。这类攻击中，攻击者只需控制看似无害的外部内容，就能让 Agent 在正常任务中写入有利于攻击者的声明，这些声明随后会支配攻击者从未接触过的正常任务，攻击链从恶意上下文到恶意响应延伸为恶意上下文、记忆注入、恶意执行。ZoneClaw 让外部声明只停留在低信任区，只有跨过显式权限边界才能获得指导行动的权限，且提升时需与攻击者无法直接写入的信任区交叉校验，并通过非对称权限的角色专用进程保证没有进程同时摄取外部内容并对外行动。在四类攻击场景、两种注入设置和四个骨干模型上，ZoneClaw 将攻击成功率从 372/480 降至 6/480，同时在 458/480 次试验中保留实用性，并对部分具备防御感知的攻击者仍然有效。
研究者提出 Persistent Sparse Autoencoders（Persistent SAEs），在标准 SAE 基础上为每个特征学习一个持久性系数，仅靠重构目标就能学到特征特定的时间尺度。实验显示，Persistent SAEs 在保持有竞争力的重构质量的同时学到一组时间尺度谱：短时间尺度（快）特征保持局部可解释性，长时间尺度（慢）特征则累积用于识别当前上下文的信息。在提示注入监控案例研究中，慢特征能保留与注入相关的信号，并在长上下文中保持因果有效性。作者认为这为通过持久稀疏特征解释和监控语言模型提供了新途径。
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。
研究者提出 PACE（Policy-Attested Contract Execution），一个插入在基于 LLM 的 Agent 与链上执行之间的交易级授权框架，用于应对 Agent 继承的提示注入风险以及审批无法绑定到最终上链交易的问题。PACE 引入类型化交易意图、确定性策略验证器和签名的 Policy Decision Records（PDR），将获批意图、策略与模拟报告加密绑定到确切的执行字节，并提供重放与过期保护；Solidity 智能账户在链上强制校验 PDR 签名，实测开销为 29,826-31,822 gas。作者将结论限定为可复现基准内的逻辑层安全，而非可直接部署的 DeFi 安全方案。
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。
研究者提出 WebMCP-Phalanx，一种面向 W3C WebMCP 浏览器内 LLM Agent 工具调用的双层运行时架构，用于补足同源策略在工具来源与生命周期上的不足。第一层以浏览器原生信任锚，通过加密保护的能力凭证把每个工具绑定到注册主体，并在工具生命周期内传播来源标签；第二层把语义检查与特权工具使用分离，无工具调用权限的隔离 Agent（Q-LLM）检查工具元数据、输出和页面内容中的提示注入，通过验证的内容再交给特权 Agent（P-LLM）执行，Q-LLM 内部状态对页面脚本不可见。实验显示，浏览器原生归属机制把撤销与覆写攻击成功率从 100% 降到 0%；双 Agent 运行时拦截了工具描述中嵌入的全部 80 次提示注入尝试，并把工具返回攻击限制在 80 次中的 2 次成功，任务效用与无攻击基线在统计上无差异。
研究者提出 SkillGuard，一种 harness 层的执行约束机制，用于应对 LLM Agent 在间接提示注入下把外部技能输出带入执行上下文的问题。该方法把不可信数据进入状态视为污染事件，用 Skill Impact Graph 表示安全相关状态转移，用 steerability signatures 规定技能参数的可接受控制范围，并通过内联引用监视器介入技能调用；污染发生后按二值、分数或分数流策略计算加权能力限制，且不依赖额外的语言模型推理。分数流限制在相同攻击成功率下比二值限制保留更多能力，两种设置下均不增加模型调用或 token 开销。
研究者提出 Untrusted Content Masking（UCM），一种为网页智能体恢复可信与不可信内容边界的防御方法，用于抵御提示注入攻击。该方法利用网页 DOM 结构足以区分可信与不可信区域这一特性，在不可信内容到达智能体前将其遮蔽，并通过带严格权限隔离的沙箱接口完成交互，使智能体在观察和操作环境的同时与对抗性内容隔离。作者称该方法简单有效，代码已公开。论文作者包括 Kristina Nikolić、Egor Zverev、Javier Rando、Matthew Jagielski、Edoardo Debenedetti、Florian Tramèr。
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。
研究者提出 SkillSecurer，一个全智能体框架，用于生成、检测、定位并修复 AI Agent 技能中的安全风险。其红方智能体跨九类威胁生成上下文兼容的注入并记录具体改动，蓝方智能体分析完整技能包、给出有依据的证据并提出补丁；在受控实例上，验证器将发现与补丁同记录的注入比对，实现注入级评估。使用最佳后端 LLM 时，SkillSecurer 是唯一实现 100% 注入检测率的扫描器。作者随后分析某技能库中的热门技能，发现超过 17% 的被检技能存在潜在漏洞，并在实测部分技能时触发了真实事件。结论认为，上下文感知的 LLM 分析能提供可靠的注入定位与可操作的修复，而不止于技能层面的标记。
🥳 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。