全部论文

这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。

把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户，在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下，用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是：智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时，这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。

PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解：当准入证据无法区分会改变行为的规格时，不在出口站点上撤销调解，而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。

NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。

SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架，作者单位为南洋理工大学。

Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包，经一个 MCP 服务器做渐进发现，使工具范围由服务器而不是提示词来执行。

AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构，不是带跑分的攻防评测。

ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关，用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界，并把已被拒绝的效果记到会话里。

SkillSentry 是安装前的动态技能审计，用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装，就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络，而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为，源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行，也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。