攻击arXiv 2608.09732
ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GLM-5.2
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区，提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
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- 防御arXiv 2608.03485
SkillSentry：用自适应蜜罐世界动态检测 Agent 技能安全
提出 SkillSentry，用自适应蜜罐世界在安装前审计 Agent 技能
- arXiv
- 2608.03485
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、Qwen、Kimi 等 4 个
摘要契约加配对执行审计技能越权。
SkillSentry 是安装前的动态技能审计，用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装，就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络，而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为，源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行，也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。
- 评测与基准arXiv 2609.08258
研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
- arXiv
- 2609.08258
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.5、Grok-4 等 9 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件记忆
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
- 防御arXiv 2609.14079
SkillSecurer：检测并修补 AI Agent 技能中的提示注入漏洞
提出 SkillSecurer，检测定位并修补智能体技能中的提示注入
- arXiv
- 2609.14079
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、Claude Sonnet 5 等 10 个
- 防御arXiv 2609.13601
Mind the Gap：检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击
提出 DEMI 检测框架，在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配
- arXiv
- 2609.13601
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- DeepSeek-V3、GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet 等 8 个
摘要用公开链上数据仿真治理全流程，再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。
Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致（DEMI）做成可在投票窗口内运行的检测问题。。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Deepseek-r1、Perspective-API、Baidu-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 防御arXiv 2608.02683
S³：用多阶段防御提升 LLM 智能体安全
提出 S³ 多阶段防御，由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险
- arXiv
- 2608.02683
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash
- 防御监控与审计
- 攻击投毒与后门
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
- 防御arXiv 2609.14987
ActGuard：面向 LLM Agent 间接提示注入的执行前动作审计框架
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
- arXiv
- 2609.14987
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、Gemini-2.5-Flash 等 7 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
- DeepSeek-R1:8B、Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B 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