MITRE ATLAS 发布 v2026.08:新增自主攻击与 AI 智能体相关技术与缓解措施
MITRE ATLAS 发布 v2026.08 数据版本,包含 1 个矩阵、16 项战术、114 项技术、83 项子技术、39 项缓解措施和 72 个案例研究。ATLAS 是基于真实攻击观测与 AI 红队演示构建的 AI 对抗战术与技术知识库,覆盖针对 AI 系统的攻击、AI 能力滥用以及 AI 实质性促成的有害自主行为。
模型文件、依赖包、MCP 服务器与 Agent 技能的供应链风险:恶意模型、包投毒、幻觉依赖与组件漏洞。
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NVIDIA NeMo Guardrails v0.22.0 将 LangChain 从核心依赖降为可选,OpenAI 兼容 LLM 改用内置 httpx 客户端,其他场景可通过 NEMOGUARDRAILS_LLM_FRAMEWORK=langchain 重新接入。新编排引擎 IORails 进入第二阶段,支持流式输出、OpenTelemetry 和推理模型,并在非流式模式下实现推测生成,让输入护栏与主模型响应并行以隐藏延迟。该版本还引入匿名使用统计,可通过 NEMO_GUARDRAILS_NO_USAGE_STATS=1、DO_NOT_TRACK=1 或配置文件退出。
NVIDIA 发布 NeMo Guardrails v0.24.0,IORails 现可直接执行库内 67 项输入输出接口中的 59 项,并与 LLMRails 共享同一底层实现。该版本引入引擎中立的 RailOutcome 契约、声明式的 rail manifest 以及统一的对外 HTTP 客户端,同时新增 F5 Guardrails 集成、服务器健康检查端点及通过 `/v1/checks` 进行输出检查的功能。
NVIDIA garak 发布 v0.13.3,新增检测 API Key 泄露的探针及配套检测器和零宽坏字符注入探针,并加入 AWS Bedrock 生成器。该版本还改进 unreal pkghallu 目标覆盖、令 OpenAICompatible 类默认单次生成一条回复,并为生成器启用一致的 PRNG 访问。此外引入延迟加载与依赖裁剪、AVID 报告导出中 metadata 与 vuln_id 处理的多项修复。
NVIDIA garak 发布 v0.14.0,新增 JSON 配置文件支持和检测器评测文档及基准结果,并移除 `--generate-autodan` CLI 选项。该版本重新设计了 HTML 报告,修改了 JSONL 报告中 eval 与 digest 条目格式属破坏性变更,同时更新 OpenAI 库到 2.x、加入 Transformers 5 支持并将校准数据更新至 2026 年冬季版。
NVIDIA garak 发布 v0.14.1,新增面向实时 LLM 安全测试的 WebSocket 生成器和 OpenAI Harmony 音频输入格式,并为攻击成功率加入 Bootstrap 置信区间。该版本激活 sata 与 badchars 探针、补充简历类提示注入样例、改进 Jinja 注入检测,同时移除了废弃的 nemollm 生成器及其依赖,属破坏性变更。
NVIDIA 的 LLM 漏洞扫描工具 garak 发布 v0.15.1,新增 ProPILE 探针用于 PII 泄露检测,并加入 simonw/llm 库作为生成器支持。garak.analyze.qual_review 现支持 JSON 与文件输出模式。该版本还修复了 OpenAICompatible 中 response.choices 为 None、Hugging Face 文件探针本地路径处理、snowball 检测器 MISP 标签格式错误等问题,并移除已弃用的 maxrecall 评估器。
NVIDIA garak 发布 v0.16.0,引入技术与意图(technique and intent)标注以及首个 IntentProbe 迭代,作为 Context Aware Scanning 的第一步,允许用户在评估目标时带入自有上下文与预期。该版本还新增原生 Anthropic 生成器插件和一个简单自适应攻击探针,并带来破坏性变更:统一的 run.spec 选择语法取代旧的 probe_spec/buff_spec,report.jsonl 增加 probe_summary 条目并调整 digest 结构。
NVIDIA 的开源 LLM 漏洞扫描器 garak 发布 v0.17.0,新增 EU AI Act 映射,可为探针结果提供参考标签并按该法案中的各类风险分组呈现。同时改进插件层,向 Ollama 转发生成参数并加入认证与自定义客户端配置,另修复多个检测器和探针缺陷,例如 MarkdownExfilContent 缺失说明时的崩溃与除零错误、AgentBreaker 判定结果的 JSON 解析问题以及 NIM 瞬时 HTTP 错误的处理。此版还移除 Python 3.10 支持、改为支持 Python 3.13,并在兼容前锁定 anthropic Python 客户端版本。
OWASP GenAI Security Project 发布《OWASP Top 10 for Agentic Applications》,用于帮助组织识别和缓解自主 AI 智能体带来的风险。该清单经过一年多研究、评审和修订,汇集 100 多位安全研究者、行业从业者、用户组织及网络安全与 GenAI 厂商的意见,并由包含 NIST、European Commission、Alan Turing Institute 等机构代表的 Agentic Security Initiative Expert Review Board 评审。
OWASP GenAI Security Project 发布《Agentic 应用 Top 10》,将智能体安全风险归纳为十类,并同步更新 Threats and Mitigations 1.1 分类。
欧盟 AI Act 的执法权于 8 月 2 日生效,欧盟委员会 AI Office 可要求开发者提供信息、要求技术整改,并最高处以年营收 3% 的罚款。同期委员会发布透明度义务指南,适用于 2026 年 8 月 2 日起的相关义务,要求提供方让用户知晓与 AI 直接交互并为 AI 生成内容加机器可读标记,部署方需披露深度伪造、公共利益相关的未审核 AI 生成内容以及情绪识别或生物特征分类系统;2026 年 8 月前已上市系统的标记义务自 2026 年 12 月 2 日起适用。
面向 Hugging Face 模型的 OWASP AIBOM Generator 正式贡献给 OWASP GenAI Security Project,并迁至 owasp-genai-aibom.org。该工具自动提取 AI 模型的关键元数据,按 CycloneDX 标准生成 AIBOM,帮助团队了解模型内部构成、来源以及数据和配置参数,并评估文档完整性与可信度。它此前已在 RSAC 2025 亮相并被列入 CycloneDX Tool Center,如今转向开放社区治理,同时推进《OWASP AIBOM Generation Handbook》编写及字段映射改进。
OWASP GenAI Security Project 发布了面向 LLM 与智能体安全的更新版全景指南及配套资源,并公布其在 RSA 2026 期间的一周活动安排。该项目的《Q2 2026 Updated Landscape Guide for LLM and Agentic Security》新增供应商与工具体系文档以及智能体红队测试分类体系,覆盖开发、测试、部署与治理全生命周期。同期发布的还有自主与智能体 AI 系统风险清单、Secure MCP Server Development 指南、SBOM/AIBOM Generator 开源工具以及 AI 红队服务商评估标准。
OWASP GenAI Security Project 发布 2026 年第一季度漏洞汇总报告,覆盖 2026 年 1 月 1 日至 4 月 11 日,将每起事件映射到 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 与 OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026。
OWASP GenAI Security Project 的 Agentic Security Initiative 正式上线 FinBot CTF,这是一个围绕模拟金融服务应用构建的交互式 Agentic 安全 CTF,被定位为“Agentic AI 的 Juice Shop”。FinBot 模拟一个多智能体供应商管理平台,包含自主入驻、欺诈检测、发票处理和通信等由 LLM 驱动并拥有真实工具访问权限的流程。
OWASP ASI06 条目联合负责人 Idan Habler 结合 Cisco 对 Claude Code 的研究,说明 Agent 的记忆与上下文如何成为攻击面。在被称为 MemoryTrap 的漏洞中,常规开发流程即可触发持久提示注入:克隆仓库、让 Agent 协助、批准依赖安装,恶意载荷便进入持久记忆、全局 hooks 配置,并通过 system prompt 影响高信任指令层,从而跨会话、跨项目乃至重启后持续影响模型行为。作者指出,记忆文件、hook 脚本和本地配置实际属于 Agent 的受信运行环境与控制面,一旦被投毒,系统会继续把攻击者控制的内容当作合法指引,这正是 ASI06 记忆与上下文投毒所针对的风险。
推荐理由以 MemoryTrap 为例说明 Agent 的记忆、hooks 与本地配置如何成为持久化提示注入面,并给出 Claude Code 的修复版本。
OWASP GenAI Security Project 发布了 2026 版 LLM 应用 Top 10、面向智能体系统的 Agent Control Standard,以及扩充后的 AI Security Solutions Directory,同时其社区成员突破 30,000 人并新增四家赞助商。新版指南由数百位专家参与编写,纳入更新排名、扩大威胁覆盖范围和来自数千起真实事件的调研,并在前 48 小时内下载超过 10,000 次。该标准将既有智能体风险与控制指引延伸至运行时强制执行,目录则提供生成式 AI 安全、智能体安全和 AI 及智能体红队测试等多重视角。
论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私(DP)训练的框架,用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。作者指出,零知识证明等密码学方案开销过大,有时高出数个数量级,而支持大语言模型训练与微调的多 GPU TEE 仅限较新平台,在旧款 GPU 上缺失或效率低下。该设计把昂贵的梯度计算卸载到 GPU,由 CPU TEE 通过概率性检查验证梯度上 DP 是否被正确执行,以缓解全在 CPU TEE 内训练过慢、无限制卸载又可能被恶意偏离 DP 的效率与安全矛盾。框架能以高概率检测频繁的完全偏离;在本文评估的面向效用的伪造梯度攻击中,稀疏偏离带来的效用收益有限,也未观察到可测量的额外成员泄露。
腾讯玄武实验室发现 ComfyUI 官方扩展组件 ComfyUI-Manager 存在高危漏洞 CVE-2025-67303,攻击者无需任何账号即可远程入侵安装 ComfyUI 的系统并实现远程代码执行,从而完全控制服务器、盗取用户数据和私有 AI 模型。漏洞成因是旧版本中 ComfyUI-Manager 的数据与配置目录未受 ComfyUI Web API 访问控制充分保护。该漏洞已在 ComfyUI-Manager v3.38 中通过引入系统用户保护 API 修复,配置数据被迁移至受保护目录,影响版本为低于 v3.38。