腾讯朱雀、玄武、科恩等实验室的 AI 安全研究与开源工具（如 AI-Infra-Guard），以及混元模型的安全动态。
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。
腾讯玄武实验室在 Black Hat US 2025 发布研究，提出一种将触发器与载荷解耦的提示词注入新范式，用同一组优化 Token 序列即可控制模型精确输出攻击者指定内容。作者用贪婪坐标梯度（GCG）方法在包含上万条样本的对抗数据集上训练触发器前缀与后缀，在 Qwen-2、Llama-3.1、Devstral-Small 等开源模型上经约 200-500 次迭代后平均攻击成功率约 70%。演示案例中，攻击者通过嵌入触发器的恶意邮件让 Open Interpreter 执行命令，或通过更新第三方 MCP 工具描述使 Cline 跳过自动批准直接执行 shell 命令。
推荐理由展示了触发器与载荷解耦的通用提示注入方法，并给出在 Cline 与 Open Interpreter 上的实际攻击链，可供部署智能体的团队评估工具审批与沙箱策略。