研究重建 GitHub 上 Agent 技能的复制供应链网络
重建 Agent 技能复制网络并建模源选择以指导安全审计
- arXiv
- 2610.11169
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- coding agent
- ComponentMCP and skills
Abstract论文重构了 GitHub 智能体技能复制网络，发现复制集中于少数仓库且很少随源更新，并提出了代码库审计推荐模型。
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AgentSpy：在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击
提出 AgentSpy，在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
- arXiv
- 2610.06001
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- coding agent
- Evaluated models
- gpt-5.6-terra, deepseek-v4-flash, glm-5.3-flash and others4
- DefensesDetection and filtering
- AttacksPoisoning and backdoors
- ComponentMCP and skills
Abstract提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy，揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
研究揭示 OSS 漏洞在 Agent 系统中的传播路径
提出 Oscar，分析已知 OSS 漏洞在 Agent 系统中的安全效应与表现边界
- arXiv
- 2610.05036
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentMCP and skills
AbstractOscar 把已知 OSS 漏洞分析从“是否存在”推进到一次执行中的已实现效应与最远表现边界。
Oscar 是面向已知 OSS 漏洞的运行时分析框架，用来判断一次智能体执行里该漏洞是否造成安全相关效应，以及效应最远表现到哪一层。。
论文：工具调用成功但工作流失败，智能体与工具边界的八类异常
梳理智能体工具边界的外部效应异常，并评估 MCP 注解的事务表达能力
- arXiv
- 2609.15397
- Published
- Layer
- Application layer
- Setting
- AI Agent
- ComponentMCP and skills
Abstract作者将工作流外部效应安全归结为可观察结果、生命周期控制和资源协调契约。
这是一项智能体—工具边界的事务安全分析，辅以 MCP 注解普查。 它关注调用结束后外部世界留下什么，而非只看调用是否返回成功。
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