SkillSeek 在 89 项任务的基准上对比 11 种检索方法，发现 1990 年代的 BM25 关键词匹配在 4 种设置中的 3 种追平或超过智能体式检索循环，小型 cross-encoder 在第四种设置以 0.442 通过率持平。每次运行成本为无技能 27.41 美元、该检索器 27.54 美元、智能体循环 51.30 美元，且该检索器在 CPU 上运行、不消耗任何语言模型 token。作者主张智能体式检索应作为兜底方案，标准检索流程才是首选；论文同时指出大技能池下第一阶段召回率会限制任何重排器的上限。
研究者提出一种进化方法，由前沿模型逐步提出新接口功能，只保留能提升小模型整体表现的部分，并据此培育出面向 Rocq 证明器的新 MCP 服务器 rme。在 miniF2F-Rocq 的留出 test 划分上，配备 rme 的智能体在来自两个模型族的四个模型上，成功率、单次求解成本和单次求解时间均优于仅暴露 Rocq 编译器的基线以及一个已有 MCP 服务器。该服务器虽为 Rocq 进化而来，却能迁移到 Lean，在 PutnamBench 子集上改善成本与时间，作者已开源 rme 及其 Lean 移植版。
研究者对语言 Agent 的因果动作验证器 CIVeX 做红队测试，只篡改其提交的动作状态图就能绕过验证。CIVeX 原本在混淆工具使用基准上报告零误执行，省略一条双向边后误执行率升至 15.3%，其中 91% 的执行有害，效用从 +2.27 降到 +0.35；反转一个箭头方向、把中介变量提交为混淆变量后，误执行率达 48.9% 且没有一次正确执行，而这些动作都带有内部有效的证书。作者提出一个证明步骤，用有界随机样本检验每个仅凭观测认证的执行，在真实图上 555 次执行中误报 2 次，并检测出上述两种攻击；拒绝未通过或无法测试的执行后，所有测量设置下误执行均为零。
安全研究者 Johann 在 BlueHat Asia 2026 上披露了 SQL Server Management Studio（SSMS）中 SQL Copilot 的提权漏洞 CVE-2026-65669，微软将其评为严重级别。Copilot 沿用查询窗口的数据库连接执行 SQL，用户以 sysadmin 身份连接时它也拥有同等权限；所谓只读模式只靠系统提示词和 LocalSqlExecutionAccessChecker 类中的正则黑名单，没有独立的低权限连接。作者用间接调用存储过程的写法绕过黑名单，使 Copilot 能执行 CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE、DROP 等写操作，并演示了数据外传。完整攻击链中，数据库所有者在库里埋入恶意指令，等高权限用户使用 Copilot 时经间接提示注入触发，最终把攻击者的登录加入 sysadmin 角色。作者建议把智能体的只读限制做成权限层面的约束，并提醒及时更新。
推荐理由作者以第一手研究披露 SSMS 中 SQL Copilot 的提权链，展示只读模式如何被绕过并最终拿到 sysadmin。
2026 年 9 月值得关注的开源安全工具包括：Sift 可在本地磁盘、Windows 文件共享、Active Directory、SharePoint、OneDrive、Teams、Slack、Jira 和 Confluence 中扫描密码与 API key；ToolHive 以 Apache 2.0 许可在容器内运行 MCP server；腾讯朱雀实验室的 AI-Infra-Guard 可识别 Ollama、vLLM、ComfyUI 等服务，比对 1,600 多个已知 CVE，并检查 MCP server 与 agent 技能、对目标模型做越狱评估。
MCP 官方 Python SDK 存在高危 OAuth 漏洞（CVSS 7.5），恶意 MCP 服务器可把客户端的 OAuth client secret、授权码和 PKCE proof key 重定向到攻击者控制的端点，进而接管下游身份提供商会话。根因是旧版回退发现路径缺少 issuer 校验：当服务器对标准授权服务器发现请求返回 HTTP 404 时，SDK 直接向该不可信服务器索取 OAuth 配置并原样接受。
推荐理由材料完整还原了 MCP Python SDK 的 OAuth 凭据重定向链路与受影响版本区间，可对照排查自家 Agent 集成。
Palo Alto Networks 扩大与 NVIDIA 的合作，通过 NVIDIA Open Agent Safety Platform 参考设计管控 AI 智能体的活动、网络流量与身份管理。
ToolFence 通过在执行前编译类型化授权蓝图并由确定性监控器执行，把用户授权值与不可信观测区分开，以应对保留工具但篡改参数的 within-tool 攻击。
Unit 42 开源了 LLM 驱动的分析引擎 OperTraitor，它从本地 Operator 和 OperatorHub 目录读取原始 RBAC 配置，比对 Operator 文档功能与实际授予权限的差异，并给出 1–10 的风险评分。
Assay 将 AI 编码智能体的每条声明（测试通过、无密钥泄露、行为不变）绑定到其覆盖代码依赖锥的 Merkle 哈希，代码或其依赖一变声明即失效。在五个公开仓库上，600 token 的简报比探索式代理省 14x 至 114x，热重建比冷重建快最多 5x；锥绑定只需重验 7.9% 至 81.9% 的声明，而按模块绑定会漏掉 23% 至 68% 的应失效声明。
论文提出 SAKIKO 审计框架，用于检验对工具调用 LLM 内部激活的干预是否真正构成表征修复。该框架包含方向性错误发现、路由条件干预、按目标结果验证和前瞻性冻结的统计许可四个环节。在 When2Call 和 MetaTool 上对七个 LLM 测试，通道键控干预在五个模型中带来方向特定的净增益；三项密封评估中，59 个预算匹配的随机方向均未达到校准后的目标增益。目标结果审计显示行为移动不等于修复：一项净增益 +55 的干预破坏了其触及的过半基线正确决策，Qwen3-4B 和 Gemma-2-9B 上看似有希望的点估计因有限样本不确定性被正式否决。作者据此主张，在宣称内部修复之前必须进行按结果裁决的验证。
Tracekit 是一个开源、无依赖的审计系统，为每个 Agent 会话捕获人类意图、模型自述推理和实际执行动作三条通道，写入哈希链账本并交叉核对。它接入 Claude Code 生命周期事件、重建多 Agent 层级、在工具调用前做策略拦截，并支持其他 Agent 通过 SDK 或 HTTP API 上报事件。
研究统计 150 个常用 MCP 服务器中 3001 条错误信息，其中 949 条告诉调用方下一步怎么做，一半步骤依赖服务器看不到的调用方信息。
研究者在多个开源权重模型上发现，工具调用场景下的有害请求比普通对话更少被拒答。危害信息仍被模型表征编码并可跨两种交互模式迁移，但工具调用把危害计算分散到不同位置，且需要更高的有效拒答阈值才触发拒答。工具调用的拒答也更脆弱，在更低的干预强度下即被破坏，而正常能力不受影响，说明常规安全评测未必适用于 LLM 智能体。
论文提出 Nudgeability 指标，在推理轨迹的固定位置插入一句表达信心或怀疑的第一人称句子，通过对比反事实续写来衡量反思信号对模型委派决策的因果影响。该指标分两个维度：敏感度，即信心与怀疑改变委派率的强度；目标性，即委派是否在模型无法独立解决的问题上增加、在能解决的问题上减少。在 Qwen、Gemma 和 GLM 三个家族共九个中小规模开源权重推理模型和两个任务上，模型普遍敏感，怀疑提高委派率、信心降低委派率，信心到怀疑的中位摆动为 20.6 个百分点，较大的厂商托管模型为 53 至 70 个百分点。但这种响应目标性较差，中位仅 42% 的诱导翻转是目标正确的，只比随机选择基线高 2 个百分点。
研究者提出残留授权重放攻击，利用长期运行 Agent 跨任务或跨会话保留的用户授权，在原始授权语境改变后复用这些授权执行敏感操作。作者从八个生产级编码 Agent 的实现中还原其授权语义，发现先前交互产生的授权状态可跨任务和会话边界持续生效，使后续操作绕过本应需要的用户批准。在 AgentDojo 的 508 个攻击案例、六个 LLM 家族上，残留授权使提示注入攻击成功率最高提升 35.1 个百分点；在 Codex、Gemini CLI 和 Goose 上对 55 个 Terminal-Bench 案例的实时上下文重绑定攻击中，攻击成功率平均提升 24.9 个百分点。作者据此提出上下文绑定授权，建议在安全相关绑定发生变化时重新请求批准。
推荐理由论文把长期运行 Agent 的授权残留形式化为可复用的攻击面，并给出跨模型与真实编码 Agent 的量化放大结果。
论文把工具型 Agent 的攻击与防御统一建模为部分可观测状态控制问题，并提出攻击方法 DART 与防御方法 SAGE。DART 把有害目标拆解为局部看似合理的步骤，利用真实工具执行的反馈做轨迹树搜索；SAGE 在执行前通过只读查询调查相关状态，再决定放行或拦截。在四个目标模型上，DART 的语义攻击成功率比最强基线高 18.8 至 35.9 个百分点，可执行验证下也有一致提升。在记录轨迹上，SAGE 保留 95.79% 的良性轨迹，并在有害边界处拦截 92.73% 的有害路径；在线攻防评估中把 DART 的可执行攻击成功率从 48.0% 降到 4.0%，且在四种攻击方法和训练未见过的 PostgreSQL、Web 域上仍然有效。代码与数据已开源于 GitHub。
推荐理由论文把工具型 Agent 的攻击与防御统一到部分可观测状态控制框架下，并给出可复现的数据集与代码，适合做 Agent 安全评测的团队参考。
针对 MCP 仅允许 host 编排跨服务器工作流、由 LLM 编排时结果不确定且每次工具调用需一次推理往返的问题，研究者提出一种协调架构：由 HTN 规划器一次性生成可验证的跨服务器计划，再由运行时中间件在多个 MCP 服务器上确定性执行，并通过 ${context.X} 模板机制在执行时绑定跨动作数据依赖。该架构在实验室机器人、生物信息学和多尺度建模五个 HTN 域上实例化，从浏览器端计划控制器对八个在线第三方 MCP 服务器完成端到端执行。
论文将工具调用型 LLM Agent 的凭据卫生问题定义为执行安全问题，并评估了一种保险库中介执行架构：模型只选择连接器标识符，由可信请求边界提供认证。作者在 Corvic Security Vault 的生产实现上做了两组受控黑盒实验，覆盖七个控制域的 16 项探测全部达到预期结果，包括一次已认证的 GitHub API 请求成功，而凭据未出现在进程环境变量、调用方可见请求头、受测文件系统位置、三个第三方回显服务和两个无关 API 源中，两个云实例元数据端点均不可达。论文同时报告了一个负面结果：某连接器的存储请求头映射不满足其提供方的认证契约，说明集中托管本身不能保证配置正确。
AgentXploit 是一个双角色审计系统，把仓库级攻击路径发现与运行时利用分开：Analyzer Agent 追踪攻击者可控输入到敏感操作并记录有代码支撑的候选路径，Exploiter Agent 将其转化为具体攻击并借助运行时反馈修正。作者同时发布 AgentXploit-Bench，覆盖 12 个开源 AI Agent 系统与框架中的 72 个可复现漏洞。三次运行中 AgentXploit 端到端成功率为 59.3%，Codex 为 38.4%；在 token 预算对齐的比较下 Codex 为 46.3%。
MetaPermit 是一个基于策略的 Agent 工具访问控制框架，将语义推断与安全执行解耦，以应对工具误用和间接提示注入攻击。它通过分析 Agent 与用户的交互，提取一组紧凑且与任务无关的元属性，刻画用户意图、执行上下文与拟调用工具之间的关系，从而无需枚举用户意图即可授权工具使用。运行时由 LLM 推断每次工具调用的元属性取值，再由固定策略据此允许或拒绝调用，使每个决策都可依据推断值和策略规则审计。
针对自主 AI 智能体面临的提示注入攻击与凭证泄露风险，该提案提出一种基于能力安全原则的框架，利用 OAuth Agent Authorization Profile 及 W3C DID 和 VC 标准，让智能体通过加密绑定其身份与签发者身份、并限定作用域的令牌访问服务。服务方可验证委托链仅涉及权限衰减后再执行令牌操作。该安全层位于语言模型上下文窗口之外的安全模块中，使智能体能在可强制执行的安全边界内行动。
RecToolBench 是一个基于 MCP 的基准，用于评测模糊用户指令下使用工具的推荐智能体，包含 3 个推荐领域、13 个 MCP 服务器、32 个工具和 1200 多个可执行任务，覆盖单工具调用、并行调用、顺序工具链与混合编排。该基准通过 synthesize–fuzzify–judge 流水线构建，并用规则执行检查与基于评分标准的 LLM 评估来评测智能体轨迹。实验显示，语法有效的工具调用并不保证推荐成功，模型在语义参数落地、多步证据整合和最终推荐上表现不佳，且随编排复杂度上升而恶化。
研究者提出技能级联攻击（skill cascading attacks），把恶意目标分散到多个 Agent 技能中，使每个被改动的技能单独看都通过安全扫描，组合执行后才产生危害。作者构建了多智能体红队框架 SkillCascade，并基于 ClawHub 上的真实技能发布 SkillCascade-Bench，包含 10 个领域的 213 个验证用例，平均级联长度为 3.25 个技能。在 OpenClaw、Claude Code 和 Codex 三类 Agent 系统与 8 个 LLM 后端上，攻击平均成功率为 89.4%，各后端介于 76.5% 至 97.1%，其中 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.4 最抗攻击，开源权重后端 Qwen 3 72B 最易受攻击。攻击对逐技能扫描器、跨技能联合扫描器和运行时防御均保持较高规避率，运行时防御平均规避率为 88.5%。
推荐理由论文把恶意目标拆到多个技能中，单个技能都能通过扫描，组合后才产生危害，并给出跨技能防御的初步尝试。
Google Threat Intelligence（GTIG）发布面向软件与平台架构师的 CI/CD 安全防御蓝图，围绕端点、IDE、AI 辅助安全等五个支柱给出加固措施。文中指出攻击者正通过 GitHub Actions 缓存投毒、OIDC token 提取和篡改可变 action 标签发布带合法来源证明的恶意包，并已开始向开源 MCP 包植入恶意代码、诱骗 AI 编码智能体。建议仅使用经批准的大语言模型与 AI 智能体做合并前漏洞分析，将 .env 文件排除出上下文窗口，并保留人工审核环节。
论文将应用层 Agent 遥测与内核级 syscall 追踪配对，首次给出内核层与应用层信号在 Agent 安全上的配对证据刻画。作者构建 Agent Cross-Layer Evidence（ACE）配对会话语料库，包含 4,047 个会话和 17 个威胁模型，覆盖六类投递向量家族、OWASP LLM 与 Agent 威胁类别中的 14 个，并归纳为 12 种攻击机制。在四类检测器上，内核证据单独即具判别力，与应用层证据组合通常优于任一单层视角，显示出单层分析可能遗漏的互补信号。研究还展示了对未见攻击家族的泛化能力以及向另一 Agent 运行时的迁移。
作者提出 skilder 框架，把能力打包成角色，即技能、工具、指令及其边界的组合，智能体从最小角色目录起步，按任务需要学习角色，并通过单一 MCP server 获取该角色的技能、指令和工具。由于工具只在已学到的技能内到达智能体，同一 server 可确定性地执行所学范围。作者在 13 项任务、6 个模型、每个 10 次运行的设置下，将 skilder 与扁平上下文工具选择和多智能体编排对比；结果显示，当模型完成发现流程并发出受治理调用时，skilder 的模拟授权层未执行任何未授权工具调用或参数违规，例如超支。总体任务通过率还反映各模型是否遵循发现协议并通过回答质量检查，这些未通过不属于授权失败。
中科院信息工程研究所等机构的研究者提出持久计费状态概念，指工具调用 LLM Agent 的运行时把外部工具返回内容带入后续模型输入后，提供方会对其重复计费，被接纳的恶意或被攻陷工具因此可在没有受害者凭证和本地运行时权限的情况下，把不可信数据转化为持续由受害者付费的处理。作者把主机对这类内容是否以及如何进入后续计费上下文的决策形式化为持久计费状态边界，并称这是对该准入后生命周期的首个系统性安全研究。研究推导出六种拒绝钱包攻击向量，构建端到端测试框架 DOW-BENCH，在六个模型家族上完成 243 次执行，用量遥测显示单会话累计输入最高达到该会话首次调用输入的 14,293 倍。
Adversa AI 汇总了 2025 年 9 月至 2026 年 9 月间公开的十起针对 Claude Code 的攻击，指出它们几乎都不是模型行为问题，而是落在配置文件、hook 定义、审批弹窗、MCP 工具描述、插件 pin 和 skill 包这些模型外围机制上。其中 Miasma 蠕虫在真实环境中运行，导致微软四个组织下 73 个仓库被禁用；两起获得 CVE（CVE-2025-59536 与 CVE-2026-21852，均已修复）；四起被厂商以超出威胁模型为由拒绝处理。作者称十起攻击无一需要越狱，反复出现的失效点是同意机制：弹窗显示的对象与实际授权的操作不一致，这一问题出现在三个研究团队的四处发现中。
Ajar 提出一种直接测量 Agent 防御中开放权限的评测方法，它挂载在已有的 Agent 安全基准上，复用其任务、工具 schema、参考解和目标状态，为每个良性任务构造任务并不需要的候选工具调用，并在 Agent 可行动的每个节点把这些调用提交给防御方，允许其中任何一个即意味着权限被开放。作者将 Ajar 接入 AgentDojo，使开放权限成为攻击成功率与良性效用之外的第三个维度，并测试了 Progent、CaMeL、AC4A、Permission Assistant 和 Claude Code 的 Auto mode 五种防御。
研究者提出 DUMA-Bench，一个在双控交互下测量 LLM Agent 安全的基准与评测协议，其中 Agent 和用户都能影响共享环境状态。该基准在 τ²-bench 基础上扩展出对抗环境，覆盖 RAG 投毒、跨 Agent 操纵和不安全输出处理等八类漏洞。作者评测了来自 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen 等五个模型家族的 14 个模型，跨八个领域和多种用户行为模式。实验显示，引入双控交互后攻击成功率从 26.9% 升至 41.1%，说明 Agent 安全不只取决于模型本身，还来自模型、用户与环境之间的交互。
ActGov 是一个运行时执行框架，在 LLM 提出的每个工具动作产生外部影响前先做校验。它基于授权、动作、运行时上下文与安全约束的统一语义模型：ActGov-Policy 从工具规格、良性任务和已观测的失败轨迹中迭代构建策略集，每次更新都用基于 SMT 的反例检查验证；ActGov-Runtime 在运行时把每次工具调用抽象为有限策略记录，只有当调用处于任务范围内的授权边界内且满足所有适用策略时才放行。作者在 AgentDojo 和 AgentDyn 两个基准上跨多个模型和攻击配置做了评测，称 ActGov 在保持任务效用的同时持续降低间接提示注入攻击的成功率，明显优于现有防御，且不依赖底层 LLM 正确识别恶意指令。
论文提出 Trustworthiness as a Service（TaaS），用于解决智能体跨组织边界调用工具、服务与其他智能体时，依赖方无法仅凭生产域控制与记录评估被委托动作的问题。其分析单元为跨域依赖命题，通过三条件结构外化诊断识别需多域依赖、生产方独立验证且须在撤销、失败、记录冲突或争议后仍可复核的命题，并为此设计不可变工作流清单与仅追加、发行方可归属的信任证据信封。论文还给出拓扑中立的逻辑参考模型，并以三个分析场景和 TaaS-Eval 协议提案定义清单、独立消费者、硬门控、对抗性证据测试与指标。
论文针对多智能体系统提出提示注入威胁模型，列举四类共 14 种攻击向量：用户输入直接注入 3 种、工具输出间接注入 4 种、智能体间消息传递注入 4 种、通过编排器操纵的级联注入 3 种。作者在一个 6 智能体的生产代表性系统上测试全部 14 种向量，发现即使有系统提示词层面的护栏，仍有 67% 的智能体至少对一种越权行为存在脆弱性，工具输出间接注入的成功率为 43%。四类架构防御将整体注入成功率从 31.2% 降至 4.2%：带来源追踪的消息签名使智能体间注入下降 91%，智能体边界处的输入输出净化使间接注入下降 78%，按角色限定工具权限完全消除了权限提升，智能体间通信异常检测捕获 84% 的级联尝试。
研究者提出 MATE，一个轻量的策略条件审计器，同时编码 Agent 轨迹与自然语言安全策略，判断轨迹是否违反给定策略并给出原因。由于把策略当作可编辑文本而非固定模型参数，MATE 无需重新训练即可适配用户自定义和不断变化的要求。作者从全球数百个热门移动应用中抽取应用描述、工作流和策略构建知识库，并用多阶段流水线合成超过 140K 条语义真实的策略条件轨迹。团队同时发布 MATEBench，包含两个合成子集和一个由人工收集轨迹构成的真实子集。
论文对企业级 MCP 的授权缺口做了系统分析，并给出不改动协议与 SDK 内部实现的 FastMCP 可组合扩展。作者调研 Python、TypeScript、Go、Rust、C#、Swift 六种 MCP SDK，指出三个结构性缺陷：凭据提取绑定单一 Authorization 头，使同时服务人类用户（企业 SSO）与自动化 Agent（不同请求头上的服务账号凭据）的双角色部署需要自定义中间件；缺少认证前的工具发现；基础 SDK 缺少按工具的细粒度授权。
Unit 42 发现 AWS AgentCore Harness 默认开启的内置 shell 工具以 root 运行，且与解析凭据的运行时同处一个进程，攻击者可通过间接提示注入读取 /proc/1/mem，从堆内存中提取 AgentCore Identity 保管的明文 JWT。
推荐理由原文完整还原了从间接提示注入到读取进程内存、外泄 JWT 并重放取 PII 的链路，部署 Agent 运行时的团队可据此检查 shell 工具与凭据解析是否同处一个进程。
研究者提出 DocOps，一个用容器化 Harbor bundle 交付的基准，用于测量智能体在电子表格、演示文稿和 PDF 等原生格式文档操作中的完整性与可靠性，并按操作（内容、格式、结构）与难度（L1 原子到 L4 跨文档状态追踪）两轴分类。该基准用直接检查输出文件的确定性验证器替代 LLM-as-a-judge，采用结构谓词、语言锚点和保留谓词，与人工审查的一致率为 95.31%；在针对 36 份已验证输出的 180 次受控变异压力测试中，检出 96.67% 的违规。
vibe coding 正让企业充斥未经安全审查的自建应用，传统安全工具无法看见它们。Gartner 预计到 2028 年企业 40% 的新生产软件将由 vibe coding 工具生成；Veracode 发现 45% 的 AI 生成代码样本未通过安全测试，GitGuardian 2026 报告在 MCP 配置文件中发现 24,008 个唯一密钥泄露，CVE-2025-48757 影响 170 个 Lovable 生成项目。禁用 vibe coding 无效，安全团队需转向工具市场准入、数据分类与自动化护栏。
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。