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。
Agent 安全 · 论文
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- 评测与基准arXiv 2610.04378
COPEX：面向 MCP 智能体的受控攻击评测基准发布
用 COPEX 基准在固定协议栈下评测智能体抵御 MCP 攻击的能力
- arXiv
- 2610.04378
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 9 个
- 攻击arXiv 2609.18217
研究：跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御
提出跨通道分段攻击，借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
- arXiv
- 2609.18217
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、GPT-4o、GPT-4o-mini 等 15 个
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。
- 攻击arXiv 2610.01564
APEX 用跨技能链劫持 LLM Agent
提出 APEX，用跨技能进度记录夹带虚假授权劫持智能体
- arXiv
- 2610.01564
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 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
提出上下文特权提升攻击，借助记忆、技能与仓库内容操纵编程智能体
- 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 2608.21101
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
提出多层监控网关 ClawSentry，拦截恶意技能供应链与上下文注入
- arXiv
- 2608.21101
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- gemini-3.5-flash、Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5 等 7 个
摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过，压低 skill 攻击并保住干净任务。
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。
- 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
- Gemini 3.6 Flash、Gemma 31B、Claude Sonnet 5 等 10 个
- 风险行为arXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol 等 11 个
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
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。
- 攻击arXiv 2609.30383
研究者提出技能级联攻击
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
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、GPT-5.4 等 10 个
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
已经到底了