攻击arXiv 2608.16246
CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击
提出 CompoSkill，诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链
- arXiv
- 2608.16246
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-3.1-flash、GPT-5.4、DeepSeek-V4 等 4 个
摘要论文分析了智能体技能组合风险，指出单包安全认证状态不具备可组合性，需转向路径级防护。
- 攻击arXiv 2607.03220
CONTRA：研究者用配置树搜索对个人化 Agent 做红队测试
提出 CONTRA，用树搜索修改良性配置以诱发 Agent 恶意动作
- arXiv
- 2607.03220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma4-31b、Gemma4-e4b、GLM-4.7-flash 等 6 个
- 技术自动化搜索
- 攻击arXiv 2608.25776
EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL 攻击，诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Devstral-Small-2、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞，提出 EVOMAL 攻击与防御，阐明了供应链新风险。
- 攻击arXiv 2610.01564
APEX 用跨技能链劫持 LLM Agent
提出 APEX，在跨技能进度记录中夹带虚假授权以劫持 Agent
- arXiv
- 2610.01564
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 5、DeepSeek V4 Flash 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.01222
研究者提出上下文权限提升攻击，12 款 Agent 框架均受影响
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
- arXiv
- 2609.01222
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-2.5-Flash、Gemini-2.5-Pro、GPT-5.5 等 7 个
- 防御arXiv 2608.17220
PACE：为 DeFi 中的 AI Agent 提供策略认证的合约执行框架
提出 PACE，用签名策略记录拦住 DeFi 智能体违规交易
- arXiv
- 2608.17220
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gemini-3.1-flash-lite、MockLLM、DeepSeek-V4-Flash 等 4 个
- 防御arXiv 2609.22573
研究提出面向企业 MCP 的零信任授权与工具发现方案
提出企业 MCP 的零信任授权扩展，拒绝提示注入下的越权工具调用
- arXiv
- 2609.22573
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- gemini-2.5-pro、gpt-5、claude-sonnet-4-6 等 6 个
摘要同一份按工具声明同时管 MCP 的发现、列表和调用，使注入不能扩大已有凭证的权限。
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。
- 攻击arXiv 2609.01023
Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击
提出推断期后门攻击 AKRASIA，用代码触发器与伪装推理篡改代码输出
- arXiv
- 2609.01023
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-3.5-flash、Claude-Sonnet-5、GPT-5.5 等 7 个
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
- 攻击arXiv 2609.32400
SkillDRE：用预执行与运行时双阶段反馈自动演化恶意 Agent 技能
提出 SkillDRE，用预执行与运行时反馈演化恶意技能
- arXiv
- 2609.32400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini-3.7-Flash、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2 等 4 个
- 防御arXiv 2609.36879
SKILLLITE：用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计
提出 SKILLLITE，以证据引导的紧凑 LLM 在部署前审计恶意 Agent Skill
- arXiv
- 2609.36879
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B、DeepSeek-R1:8B 等 5 个
摘要SKILLLITE 把证据抽取外置，让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决，三个基准上 F1 高于所列基线。
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。
已经到底了