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提出 AgentSpy，在系统调用层观测编程智能体并检测技能注入攻击
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。
提出两阶段框架 A2M，优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持智能体
构建 ActBench 评测协作智能体多步执行中的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出技能名抢注攻击，利用智能体虚构技能名劫持技能供应链
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
提出多层监控网关 ClawSentry，拦截恶意技能供应链与上下文注入
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。
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
提出 HOOKPRY，利用插件生命周期钩子更新劫持智能体框架执行命令
提出可安装护栏技能 SkillSonar，在运行时分流技能增强 Agent 的敏感动作