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
- MiniMax-M2.7、Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT 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。
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提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
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。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
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 Harness-IF,按交付面评测编程 Agent 的指令遵循
Harness-IF 用执行证据给编程智能体的单条操作规则打分,并单独报告反对未提示默认的那一部分。。
提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。
提出 CLASHBENCH,评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险,通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒,呼吁建立系统级防护。
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
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 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
提出 SWE-Prometheus,评测编码智能体改进真实仓库工程治理
SWE-Prometheus 评测编码智能体能否在没有给定缺陷的情况下,提高真实仓库的工程治理状态。
提出 CAVE-BENCH,评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。
提出 TRUSTFORK 基准,评测展示身份劫持多智能体编排权限
摘要论文提出了多智能体安全基准 TRUSTFORK,揭示展示身份如何劫持操作权威,并证明事后验证无法弥补已发生的执行破坏。