攻击arXiv 2608.09732
ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 测试
- Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 防御arXiv 2609.01677
Skill-as-API：面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议
提出 Skill-as-API，防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词
- arXiv
- 2609.01677
- 发表
- 层
- 应用层
摘要协议把 skill 正文留在所有者侧，四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议，用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁：经通道或命名空间抽取专有方法，用注入让被调用模型输出系统提示词，以及协作结束后权限继续保留。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
- 防御arXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出策略条件轨迹审计器 MATE，判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B 等 8 个
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
已经到底了