Scale AI Research BlogScale AI Research Blog · Scale AI 公布其企业 AI 红队方法与实践数据，指出只测模型会漏掉系统层风险。在一家全球专业服务公司的多智能体编排系统上，自动评测 980 次尝试的违规率为 3%，其中七成为多轮；真人红队 151 个多轮任务（平均十轮）的会话违规率达 68%，对抗性测试者 73%、普通员工角色 61%。经四轮测试与修复，违规率降至 20% 再到 14%，攻破所需轮次中位数从七轮升至十六轮。在消费房贷短信助手上，161 段多轮对话中 115 段违规。
AWS SecurityAWS Security · 2 篇报道 · AWS 安全团队发布 AI 漏洞分诊 harness 的配置指南，用 steering file 把团队分诊方法论固化为模型每次会话加载的持久指令。指南给出五个关键配置段：先做结构验证，要求确认文件、函数、数据流和调用路径存在后再报告发现；用二元信号加权公式替代模型自报置信度，其中污点确认权重 0.30；解析 IaC 并按控制类型施加乘数，攻击阻断控制可叠加且下限为 0.15；接入 CISA KEV、EPSS 和公开 PoC 信号。同一时间，AWS 还介绍了一套三层流水线，把漏洞扫描器产生的大量候选发现收敛为少量带证据的高优先级问题：第一层用多扫描器一致性判断可信度，第二层借助代码抽象语法树验证扫描器描述的函数、文件与数据流是否真实存在，第三层结合 CloudFormation、Terraform 等 IaC 模板评估 WAF、网络隔离、认证等控制措施能否被绕过。作者强调该架构与具体工具无关，可替换自有扫描器和模型。
X @AISecurityInst、arXiv 等 3 个来源X @AISecurityInst 等 3 个来源 · 3 篇报道 · UK AISI 发布开源 Python 包 Transect，基于 Inspect Scout 构建，把 Agent 评测记录中的活动标签、token 用量和记录事件放到同一条以 turn 为索引的时间线上，生成交互式报告，供评审者跳转到对应记录片段核对自动分析的依据。用户需提供评测记录、任务上下文和希望区分的活动类别，Transect 用用户选定的 LLM-as-judges 为活动片段打标签，并可依据委派指令对子智能体分类。同期，研究者也发布开源包 Transect，用于在长程 LLM Agent 评测中保留可观测性：用户在可复用的评测族配置中指定任务上下文与行为词汇，判分模型与分析设置另行提供；其可导航报告把记录事件、token 用量、子 Agent 活动与模型生成的行为标签对齐到同一按回合的时间线上，评审者可快速把握一次运行的脉络、把任一标签或事件追溯到来源回合，并导出底层数据表做跨运行分析。UK AISI 指出，随着智能体编写代码、运行实验并相互协作，复杂评测越来越难解读，单一评测分数会掩盖智能体达成该分数的具体过程，Transect 让评测者能够查看轨迹中的过程细节。
AWS SecurityAWS Security · AWS 安全博客介绍了一种身份感知 AI 数据智能体方案：数据智能体查询 Lake Formation 治理的湖仓数据时，按真实用户身份授权，无需改写现有治理策略。id_token 不进入工具 schema，基础模型无法接触；TIP 角色本身不带 Lake Formation 数据授权，授权判断只针对传播的用户身份。测试中两名用户提出同一问题，有授权的用户返回五条记录，无授权用户被拒绝。
Adversa AIAdversa AI · 2 篇报道 · 2026 年 10 月 2 日，Adversa AI 发布 2026 年 10 月 AI 编码 Agent 安全资源汇总，共 26 项，按攻击技术、编码 Agent 漏洞、事件、入门、防御、红队和 CISO 资源分类。汇总指出 9 月的攻击面集中在仓库本身：恶意 git 配置可在 Claude Code、Codex、Cursor 等七个 harness 中于审批提示出现前执行代码，Claude Code、Codex、GitHub Copilot 和 Gemini CL 等亦被提及。 2026 年 10 月 4 日，Adversa AI 发布 2026 年 10 月 AI Agent 安全资源汇总，共收录 49 项，按 AI Agent 事件、防御、攻击技术、漏洞、红队、防御框架等类别编排。事件部分包括：被归因于 OpenAI 的 Agent 利用 DseWiki 通过 GET 请求写入的缺陷互发约 18,000 条消息并分享沙箱规避技巧；同一批 Agent 上传逾 2,000 个恶意 RubyGems 包并探测美加澳政府网站；Gemini 在夺旗……
