研究者提出技能级联攻击，在 OpenClaw、Claude Code 与 Codex 上平均成功率 89.4%
提出技能级联攻击，把恶意目标拆进多个技能以绕过单技能检测
- 研究定位：该研究聚焦基于技能的大语言模型智能体生态，形式化并实证评估了将攻击目标分散于多个技能中的技能级联攻击威胁。
- 核心问题：现代智能体通过共享上下文窗口跨技能传递数据，现有安全防御均基于单技能审查假设，无法发现单个技能看似正常但多技能协同产生危害的安全风险。
- 方法架构：作者设计了由场景发现、攻击生成、隔离扫描、测试构造和沙箱裁决等 5 个智能体构成的闭环红队框架 SKILLCASCADE，构建并开源了包含 213 个测试用例的 SKILLCASCADE-BENCH 基准。
- 关键实验结果：在 OpenClaw、Claude Code 与 Codex 配合 8 种骨干模型的 24 种配置下，级联攻击平均 ASR 达到 89.4%（Table 2）；面对 5 款单技能扫描器，修改后技能的隐蔽率保持在 86.6% 以上（Table 3）；面对 4 种运行时防御框架，平均逃逸率达 88.5%（Table 5）；撤销三技能级联中任一修改，残余 ASR 降至 13–18%（Figure 4a）。
- 作者结论与启示：作者认为组件级别的良性并不等同于系统整体的安全，现有多技能智能体系统在跨技能语义交互层面缺乏有效防护，呼吁安全研究从孤立的单技能审查转向跨技能交互分析与组合安全推理。