CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 APEX,在执行边界用授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 COPEX 基准,评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
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。
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出 PACE,在工具调用前做路径隔离与效果授权
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。
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
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。
构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出 Skilder,按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
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。
提出两阶段框架 A2M,优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展,在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界:智能体即使被提示注入,也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任外发敏感文件
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 IntentCap,按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
提出 MCPSEC,仅凭工具元数据无盒检测 MCP 间接提示注入漏洞
提出 ISM,用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 ECLIPSE 双通道提示注入,劫持长程 Agent 的动作轨迹
提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
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。
提出 WebMCP-Phalanx,用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用
WebMCP-Phalanx针对浏览器里的 WebMCP 智能体:在 SOP 下补工具所有权,并把语义检查从有工具权的执行中分开。