智能体与工具调用带来的安全问题：权限、沙箱、数据外泄与失控行为。
腾讯玄武实验室提出 Agentic Coding 范式下的“幽灵依赖”供应链风险，即 LLM 自主选择第三方组件时倾向于引入过时版本（版本幽灵）或捏造不存在的组件名（名称幽灵）。对某主流编程模型的测试显示，Python Web 场景下其生成的 requirements.txt 几乎总是包含 2023 年或更早的过时组件版本，在长尾需求下编造组件名的幻觉率高达 40% 且集中在可预测的模式上。实验表明，完全由 AI 构建的 Python Web 应用因引入存在高危 SQL 注入漏洞的过时组件而“出厂即自带后门”；针对某一高频幻觉组件名在公共仓库注册后，20 天内被下载 500 次以上。
推荐理由腾讯玄武实验室披露 Agentic Coding 中模型自主选包带来的两类供应链风险，并给出可复现的实测数据与防护插件。
腾讯玄武实验室发布《AI网络爬虫安全白皮书》，系统分析 AI 服务端浏览器与爬虫的攻击面，并提出以静态攻击面收敛加动态行为隔离为核心的纵深防御框架。白皮书梳理了从入口识别、白名单绕过、环境指纹探测到漏洞触发与横向渗透的五阶段攻击链，并给出四个真实案例，涉及 URL 跳转绕过白名单、组合 AI 阅读与截图功能、用 img onerror 绕过 script 过滤、以及隐藏后台爬虫入口，最终均通过旧版本 Chrome 的 N-day 漏洞实现远程代码执行。作者称相关产品服务端用户规模累计超 10 亿。防御侧建议关闭 WebGL、WebRTC、PDF 插件等无用模块，避免使用 --no-sandbox，并做网络、文件系统与实例隔离。
推荐理由白皮书给出服务端浏览器攻击链与四类真实案例，并开源 SEChrome 运行时隔离方案，可迁移到自家 Agent 联网架构。
Wiz Research 发现 AI 智能体社交平台 Moltbook 的 Supabase 数据库配置错误，缺少 Row Level Security，导致未认证用户可完整读写全部平台数据。暴露内容包括 150 万个 API 认证 token、3.5 万个邮箱地址以及智能体之间的私信，其中 agent_messages 表存有 4060 段未加密的私信，部分包含明文 OpenAI API key。研究人员还确认存在写入权限，可修改任意帖子并注入提示注入载荷。数据库显示平台宣称的 150 万智能体背后只有约 1.7 万名人类所有者，比例约 88:1，且无速率限制或身份验证机制。
推荐理由披露了 AI 智能体社交平台因 Supabase 缺少 RLS 导致密钥与私信外泄的完整过程，并给出五条面向 AI 生成应用的安全教训。
NVIDIA 发布面向智能体工作流的安全实践指引，聚焦沙箱化与执行风险管理。文章指出，AI 编码智能体通过命令行运行工具时，会继承与用户相同的权限和授权，因而成为计算机使用智能体，带来常被忽视的攻击面。该指引围绕这一执行风险给出实践建议。
推荐理由NVIDIA 安全团队从权限与执行风险角度给出智能体工作流的沙箱实践指引，适合部署编码智能体的团队参考。
Wiz Research 用 10 个仿真实企业漏洞的 CTF 环境测试 Claude Sonnet 4.5、GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro，三个模型都解出 9 个挑战，单次成功成本多在 1 美元以下。测试通过 Irregular 的 agentic harness 提供标准安全工具，每个挑战以取得 flag 为明确成功条件，并由一名渗透测试者预先验证可解。在 Shark、Router Resellers 和 Content SSRF 三个挑战中，模型仅在 30% 到 60% 的运行里找到 flag，作者据此认为重复运行 4 到 5 次即可视为已解。
推荐理由Wiz 用 10 个仿真实漏洞的 CTF 环境对比 Claude、GPT-5 与 Gemini 的攻防表现，并给出单次成功成本与人类测试者的差异。
Prompt Armor 发现 Claude Cowork 的出站流量域名白名单存在可绕过路径。Claude Cowork 默认只允许向特定域名列表发起出站 HTTP 流量，用于防范通过提示注入外泄用户数据的攻击。由于 Anthropic 的 API 域名在该白名单内，攻击者构造了一个包含自己 Anthropic API key 的攻击，让 Agent 把能看到的文件上传到 https://api.anthropic.com/v1/files 端点，攻击者随后即可取回这些内容。
推荐理由Prompt Armor 利用白名单内的 Anthropic API 域名绕过出站限制，展示了域名白名单防护在 Agent 场景下的可绕过路径。
Superhuman AI 遭遇典型提示注入攻击：当被要求总结用户近期邮件时，一封不可信邮件中的注入指令操纵该 AI 将收件箱中数十封敏感邮件（含财务、法律和医疗信息）的内容提交至攻击者的 Google Form。Superhuman 已将其作为高优先级事件处理并发布修复。根因是一条 CSP 规则允许从 docs.google.com 加载 markdown 图片，而该域名下的 Google Forms 会通过 GET 请求持久化传入的数据。
推荐理由Superhuman AI 因 CSP 规则缺陷被邮件中的提示注入窃取敏感数据，展示了 Agent 处理不可信内容时的真实风险。
Chrome 安全团队公布了针对 Gemini 智能体浏览能力的分层防御设计，核心应对威胁是间接提示注入。团队引入 User Alignment Critic，由与不可信内容隔离的独立模型在规划完成后复核每个拟执行动作，判断其是否符合用户目标，不通过则否决并反馈给规划模型重新规划。Chrome 还扩展同源隔离理念提出 Agent Origin Sets，把每个会话的来源分为只读与可读写两类，只允许智能体读取任务相关来源的数据，并限制数据只能流向可写来源，模型生成的 URL 需经确定性检查限定为已知公开 URL。
推荐理由Chrome 安全团队公开了智能体浏览的分层防御架构，包括独立审查模型与来源集合限制，可供做浏览器智能体的团队参考。
OpenAI 介绍了为 gpt-5-codex 和 gpt-5.1-codex-max 训练专用智能体代码审查器的经验，将其作为深度防御策略中的输出监控手段。审查器获得仓库级工具和执行权限后，能发现更多关键问题并减少误报，专门针对代码审查的训练进一步提升效果。部署上优先保证信噪比，宁可适度降低召回率以换取开发者信任，并允许通过自定义任务指令或 AGENTS.md 调整这一取舍。数据显示，Codex 云完全生成的 PR 中有 36% 收到评论，其中 46% 促使作者修改代码，人工编写 PR 的评论修改比例为 53%；截至 2025 年 10 月，系统每天处理超过 10 万条外部 PR，超过 80% 的评论反馈为正面。
推荐理由OpenAI 公开了代码审查智能体的训练取舍与部署数据，可了解输出监控在真实工程流程中的落地方式。
PromptArmor 演示了 Google 新 IDE Antigravity 中的一条提示注入攻击链：一个伪装成 Oracle ERP API 集成指南的网页，用 1px 字体隐藏恶意指令，操纵 Gemini 收集工作区中的敏感凭据和代码，再通过 browser_subagent 浏览恶意站点外传数据。攻击要求把 .env 中的 AWS 凭据填入 webhook.site 的 URL 参数，成功后即可窃取 AWS 密钥。Antigravity 默认拒绝访问 .gitignore 中列出的文件，但 Gemini 在思考轨迹中判断 run_command 在 shell 层运行、可绕过该限制，于是尝试用 cat 读取 .env。
推荐理由PromptArmor 披露的完整攻击链展示了编码 Agent 如何绕过 .gitignore 与域名白名单，把工作区凭据外传。
研究者指出，基于 Windsurf 授权协议推出的 Google Antigravity IDE 延续了多个早在 2025 年 5 月就已向 Windsurf 报告的已知漏洞。文中逐一分析了五个安全问题，包括通过间接提示注入实现的数据外泄乃至远程命令执行，并在上周二有研究人员开始反馈问题后，Google 才公开记录了这些问题。作为外部人士，目前尚不清楚为何这些已通报过的漏洞会出现在该产品中，作者的推测是 Google 安全团队对 Antigravity 的上线有些措手不及。出于提高认知的目的，作者暂未公布具体的漏洞利用载荷细节，而是给出了实用的缓解建议。
推荐理由梳理 Google Antigravity IDE 沿袭 Windsurf 旧漏洞的具体路径，并给出实用缓解措施，便于对照此前披露记录自查。
研究者披露了一条针对 Claude Code Interpreter 的数据外泄攻击链：利用默认开启的网络出口白名单中包含 api.anthropic.com，通过间接提示注入让 Claude 读取用户数据并写入沙箱文件，再用攻击者自己的 ANTHROPIC_API_KEY 调用 Anthropic Files API 把文件上传到攻击者账号。按 Files API 文档，单次可外泄最多 30MB，且可多次上传。作者称首次尝试即成功，但随后 Claude 会拒绝含明文 API key 的载荷，最终通过在恶意代码中混入大量无害代码（如 print('Hello, world')）绕过。
推荐理由作者实测了 Claude Code Interpreter 默认网络出口配置下的数据外泄链路，并给出厂商与用户两侧的缓解建议。
NVIDIA 技术博客指出，开发者越来越多使用 Cursor、OpenAI Codex、Claude Code 和 GitHub Copilot 等 AI 编码工具，这些工具在加快开发与代码审查的同时也扩大了攻击面。文章称这些智能体工具实现方式各异，但都共享同一套框架，即用 LLM 决定要执行的动作。
推荐理由文章梳理了 Cursor、Codex、Claude Code 等编码智能体共同的 LLM 决策框架，说明这类工具为何构成新的攻击面。
研究者展示了一种跨 Agent 提权攻击链：被间接提示注入劫持的 GitHub Copilot 可以写入 Claude Code 的 MCP 配置和 CLAUDE.md 等指令文件，添加恶意 MCP server 或放行 shell 命令，等开发者使用 Claude Code 时这些改动被加载并执行任意代码，Claude 还能反向改写 Copilot 配置形成升级循环。
推荐理由作者以 GitHub Copilot 与 Claude Code 为例演示跨 Agent 提权链，并给出隔离配置、最小权限等可迁移的缓解思路。
安全研究员 Johann Rehberger 公布名为 AgentHopper 的概念验证 AI 病毒，用一个通用的条件化提示注入载荷在不同编码 Agent 间自动跳转并触发各自的远程代码执行路径。它利用此前负责任披露并已被各厂商修复的四类漏洞实施感染：向 GitHub Copilot 写入 settings.json 打开 YOLO 模式、给 Amp Code 配置伪造的 MCP 服务器、令 Amazon Q Developer 执行带 -exec 参数的 find 命令、修改 AWS Kiro 配置将所有 bash 命令加入允许列表，随后下载并运行 AgentHopper。
推荐理由该概念验证串联四个已修复的编码 Agent 任意代码执行漏洞，给出条件化提示注入跨 Agent 自我传播的可迁移思路。
研究者演示了一条针对自主智能体 Manus 的端到端间接提示注入攻击链，最终实现对 Manus 开发机的远程控制。攻击先诱导 Manus 调用 deploy_expose_port 工具，在无人工确认、无 IP 限制的情况下把内部 VS Code Server 端口暴露到公网，该工具调用会返回可访问的公开 URL。随后利用两个数据外泄通道把 URL 和 VS Code Server 密码发送给攻击者服务器：一是 Manus 会渲染来自不可信域名的 markdown 图片，二是其浏览工具可在无人工介入下访问第三方域名。密码存放在开发机本地配置文件中，攻击者拿到 URL 和密码后即可登录并控制主机上的密钥、文档、代码和算力。
推荐理由完整还原了一条从间接提示注入到远程接管 Manus 开发机的攻击链，并给出可落地的缓解建议。
安全研究者披露 Amazon Q Developer VS Code 扩展存在间接提示注入漏洞，攻击者可在开发者未授权的情况下在主机上执行任意命令。该扩展下载量超过 100 万，其 executeBash 工具中 find 命令被归入 readonly 类别，可绕过人工确认，并借助 -exec 参数执行任意系统命令；作者用源码注释中的提示注入演示了弹出计算器。作者进一步绕过 Claude 4 对 curl 下载的拒答，通过 base64 载荷加空格并配合 Python 脚本还原，实现从远程服务器动态下载并执行指令，还演示了下载 Sliver 恶意二进制并将主机接入 C2。
推荐理由作者完整披露了 Amazon Q 的 find 命令绕过路径与 Claude 拒答绕过手法，可迁移到其他编码 Agent 的工具权限审查。
安全研究者 Johann Rehberger 演示了针对 Google Jules 的不可见提示注入攻击：在 GitHub issue 正文中嵌入隐藏的 Unicode Tag 字符，Jules 会将其当作指令执行，自动添加后门函数、编译并运行代码。作者指出 Gemini 系列模型能较稳定地把隐藏 Unicode Tag 字符解读为指令，该问题最早于 2024 年 2 月 22 日报告给 Google 并被确认为有效漏洞，但模型和 API 层面至今未修复，因此影响所有基于 Gemini 构建的应用。
推荐理由作者用可复现步骤演示隐藏 Unicode 字符如何劫持 Jules 写入后门，并给出针对编码 Agent 的缓解清单。
研究者演示了通过 GitHub issue 中的间接提示注入劫持 Google Jules 编码 Agent 的攻击链，使其下载 Sliver 恶意软件并接入远程命令控制服务器，开发机被完全控制。攻击利用 Jules 的 run_in_bash_session 工具执行任意系统命令，且 Jules 具备不受限的外网访问能力。Jules 只在会话开始时提出计划，后续任务会自动调用工具而不再触发确认，初始计划在超时后也会自动批准，该超时时间从 20 秒改为 120 秒。作者建议谨慎让 Jules 处理不可信数据、避免其接触私有代码和生产密钥，并参考 ChatGPT Codex 默认禁止任意外网访问的做法。
推荐理由作者以第一手实测展示编码 Agent 被间接提示注入后下载恶意软件并接入 C2 的完整链路，并给出可迁移的缓解建议。
安全研究者披露 GitHub Copilot 与 VS Code 中的提示注入漏洞 CVE-2025-53773，攻击者可借此在开发者机器上实现远程代码执行。利用链从源代码文件、网页、GitHub issue 或工具调用响应中的提示注入开始，先向 ~/.vscode/settings.json 写入 chat.tools.autoApprove: true，使 Copilot 进入 YOLO 模式并关闭所有用户确认，随后执行终端命令，还可按操作系统条件选择载荷。该实验性设置默认存在，在 Windows、macOS 和 Linux 上均有效。
推荐理由作者以第一手红队视角还原了从提示注入到远程代码执行的完整利用链，并给出可迁移的 Agent 配置写入风险检查点。