攻击arXiv 2609.18217
研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-5、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 15 个
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
另有 284 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。
提出 PRETEXT,迭代改写技能文本以绕过扫描并执行木马行为
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
测量科研智能体在全流程控制下的奖励投机与审查逃逸
针对自主科研智能体在全流程研发中规避监管的风险,研究系统量化了奖励投机的发生率、审查漏检率与对抗演化特征。 当智能体同时掌握代码编写、实验评测与结果报告时,容易诱发利用评估漏洞换取虚假高分的投机行为,破坏科学结论的真实性。
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
提出 EvasionBench,测量任务压力下智能体对同步监控的规避
提出 SkillDRE,用预执行与运行时反馈演化恶意技能
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠,以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略