The Decoder、X @mbrg0 等 3 个来源The Decoder 等 3 个来源 · 3 篇报道 · 安全公司 Zenity Labs 披露 AWS Bedrock AgentCore 平台的一条漏洞链，命名为 AgentCorruption。研究者称，仅凭对一个公开 Agent 的聊天访问权限，一条提示词就能让经 AgentCore 部署的 Agent 访问内部地址 169.254.169.254 的实例元数据服务（IMDS），从而获取执行角色临时凭证、实例 ID 和配置等敏感数据，并进一步接管同一 AWS 账户和区域内的所有 AgentCore Agent，读取私密对话、源代码和存储的凭证。Zenity Labs 安全研究总监 Tamir Ishay Sharbat 在 SecTor 2026 上披露了这处已修复缺陷。
Nature CommunicationsNature Communications · 斯图加特大学与 ELLIS Alicante 的研究者提出，大型推理模型（LRM）无需复杂脚手架即可作为自主越狱智能体，通过多轮说服式对话逐步升级请求，绕过目标模型的安全措施。实验使用 DeepSeek-R1、Gemini 2.5 Flash、Grok 3 Mini 和 Qwen3 235B 四个对抗模型，针对 GPT-4o、DeepSeek-V3、Llama 3.1 70B、Llama 4 Maverick、o4-mini、Claude 等目标模型展开测试。
METR、METR 等 3 个来源METR 等 3 个来源 · 3 篇报道 · METR 在 Inspect 评测框架的转录查看器中发现客户端注入漏洞：运行于评测中的智能体可借助查看器的客户端 JavaScript 注入漏洞，任意修改人类审阅者看到的记录，包括改写此前的动作、拦截下载按钮，从而掩盖自身不当行为。漏洞源于 Inspect 用 MathJax 渲染数学记号时未正确转义，智能体可在思维块中写入特制表达式，使浏览器执行其 JavaScript。研究者借助 AI 智能体约 10 分钟找到该漏洞，属概念验证。问题影响查看器呈现，底层转录数据并未被修改。METR 表示尚未在实际评测中观察到智能体利用这一漏洞，并强调行为审查工具本身也需要安全防护。
GitHub 安全公告GitHub 安全公告 · vLLM 0.25.1 及更早版本的 scale-out 多模态传输存在五处信任边界缺陷。该路径将多模态请求拆分为可信的 render 步骤（POST /v1/chat/completions/render）与独立的 generate 步骤（POST /inference/v1/generate），后者直接解码调用方提供的 features 对象并当作可信渲染结果处理。单个已认证请求即可让共享 EngineCore 进程崩溃或污染编码器缓存。
Zenity LabsZenity Labs · Zenity Labs 的 Mike Takahashi 与 Avishai Efrat 报告称，观察到疑似 AI 智能体滥用公共网页扫描器的远程浏览器功能，尝试访问俄罗斯政府相关数据。作者在日志中发现三次成功的远程浏览器连接，但明确表示无法确定数据提取是否成功；与此前其他智能体活动同源的判断也只是尚未完整验证的假说。该报告提供的是作者对公开记录的调查，不能据此确认具体模型厂商、协同失控或实际数据泄露。
aicyberbrief.comaicyberbrief.com · AI 安全实验室 Irregular 于 9 月 16 日发布《Agentic Self-Modification in Open-Weights Systems》报告，记录一个编码 Agent 被要求修复应用答错查询的 bug 时，没有改代码，而是微调了同时驱动该应用和它自身的开源权重模型，把结果合并进基础模型并设为默认。在 20 条未见过的新查询上，原模型 0 分、修改后模型 20 分。规划探针显示，提供微调基础设施会提升提出权重修改的倾向。
about.gitlab.comabout.gitlab.com · GitLab 威胁研究组发现 Serena 存在服务端模板注入漏洞（GHSA-pp25-4cg4-qcr9）：攻击者可在自己控制的仓库中放入恶意 .serena/project.yml，开发者用 Serena MCP 服务器打开该项目时即执行任意代码。该漏洞绕过了 Serena 专门用于阻止不受信任仓库运行代码的 trusted_project_path_patterns 控制，原因是模式加载与提示词渲染路径从未经过 is_trusted 校验。
