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。
在这个话题内搜索或按分类筛选腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.1.14，新增面向 Agent 安全的 aig-agent-redteam 技能，并加入 PrefillAttack、ICA、PastTense、Overload、Jailbroken、FlipAttack、DeepInception、CodeChameleon、JAM 共 9 种单轮越狱攻击方法及 AdvBench、CNSafe、SafeBench 三个越狱评测数据集。该版本还将调度改为轮询选择 Agent 以实现负载均衡，并在文档中补充上述数据集致谢、更新 DeepTeam 仓库地址。
2026 年 9 月值得关注的开源安全工具包括：Sift 可在本地磁盘、Windows 文件共享、Active Directory、SharePoint、OneDrive、Teams、Slack、Jira 和 Confluence 中扫描密码与 API key；ToolHive 以 Apache 2.0 许可在容器内运行 MCP server；腾讯朱雀实验室的 AI-Infra-Guard 可识别 Ollama、vLLM、ComfyUI 等服务，比对 1,600 多个已知 CVE，并检查 MCP server 与 agent 技能、对目标模型做越狱评估。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.1.15，在 mcp_scan 和 ai_infra_scan 中允许省略 model token，回退到系统默认模型。MCP 模块新增工具投毒、凭据窃取、命令注入 3 条威胁检测规则，llama-cpp 规则包新增 6 条 llama.cpp CVE 规则，其漏洞总数由 3 更新为 9、严重级别由 Low 调整为 Medium-High。文档同步将 ai-infra-scan 漏洞总数由 1300+ 修正为 1600+，openclaw 漏洞数由 628 更新为 655。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.5.0，将 Agent-Scan、MCP-Scan、Skill-Scan 模块化为独立 CLI 并支持 AIG 集成。Agent-Scan 新增 4 项 AI 智能体安全检测技能，MCP-Scan 新增 2 条 MCP 安全检测规则及 ATR 衍生规则，Skill-Scan 新增 Agent Skill 安全审计并以 PyPI 包 aig-skill-scan 发布，支持 SARIF 2.1.0 输出。同时新增 agentic-tool-misuse 评测数据集，CVE 规则数更新至 1900+。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.5.1，PromptSecurity 新增 Many-Shot、PAIR、GOAT 和 ActorAttack 多轮越狱攻击。Agent-Scan 新增 5 项 OWASP 检测技能（含 agentic-supply-chain、cascading-failure、human-agent-trust、inter-agent-comm、unexpected-code-execution）及 web-exfiltration-detection 技能，MCP-Scan 新增硬编码密钥、不安全反序列化等 4 条 MCP 安全检测规则，并更新 AIG 规则至 2026-07-24。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.5.2，新增 SkillJack 项目和一批 AIG 检测规则，并为 Qdrant、Chroma、Weaviate 补充仅 GET 指纹识别。该版修复了 mcp-scan 动态扫描模式下经提示注入触发的远程代码执行问题，同时修补 skill-scan 字符集内容走私及隐藏编译字节码两处缺陷，并将 aig-agent-redteam 变异引擎重构到 v5.0.0、合并工作流攻击与变异攻击流程。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.6.0，新增 API Checker 模块提供 API 安全审计并集成 Web 代理与统一 CLI 命令，同时加入针对 LLM API 投毒攻击的新检测能力。Agent-Scan（aig-agent-redteam）升级到 v5.0.0，重构变异引擎并将 workflow-attack 合并入 mutation-attack，还完成了 DeepSeek Harness 提示注入评估的研究工作。此外修复了 MCP 客户端迁移至 SDK 2.0、streamable_http_client 头参数兼容等问题，文档中组件表更新且 CVE 计数从 1900+ 升至 2000+。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.6.1，新增 Gemini、Gemma 和 GLM 指纹识别并更新 GLM-5.3-Flash 基线。该版适配 MCP Python SDK 2.x，修复空扫描结果可能不完整等问题，同时停止隐藏 .pyc 文件及跳过目录中的载荷，Task API 增加 skill_scan 任务类型。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.6.2，新增面向自主智能体的确定性失控基准 FORGE-Bench（forge_bench）及干净的 RogueHandoff-20 基准，并补充一批 AIG 检测规则。该版将 aig-skill-scan 升级到 0.2.2，减少无证据误报、避免模型工具调用卡死并约束流式中断响应，同时修正判定与公开结果的比对逻辑。Extract-Vuln 模块剥离 CDATA 包装并兼容常见标签别名，另清理了 12 处 YAML 校验失败等问题。
腾讯 AI-Infra-Guard 发布 v4.6.3，新增 DeepTeam 在运行期间将完成的测试用例写入磁盘，并修复 API Checker 对 Claude 5 签名的支持。该版本为 API Checker 补充失败指纹样本以提升模型识别可靠性，同时为 Prompt-Eval 加入限流感知退避、熔断器和进程组终止机制，并在熔断器与模型间共享限流计数器、加固 Retry-After 解析。文档方面新增 FORGE-Bench 与 RogueHandoff-20 研究条目并同步至 8 种语言 README。
2025 年 8 月，腾讯玄武实验室的阿图因自动化漏洞挖掘引擎在零知识证明库 gnark 中发现高危签名可锻造性漏洞 CVE-2025-57801，CVSS 评分 8.6，随后联合上海交通大学 GOSSIP 实验室及郁昱教授团队完成复现。该漏洞位于 gnark 用于在电路中验证 EdDSA/ECDSA 签名的 Native Verification 模块，攻击者可基于真实交易构造内容相同但签名不同的伪造交易，使其被判定有效并反复执行，最终可能导致受害者账户发生非预期资产转移。gnark 由 ConsenSys 于 2020 年推出，被 Linea zkEVM、Worldcoin、BNB Chain 等项目采用。
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。
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 Atuin AI 换用 GLM-5.2 重新评估后，在 CyberGym 全部 1,507 个任务上 pass@1 达 84.8%（1,278 个任务），较 GLM-5.1 的 84.0% 提升 0.8 个百分点。相同 GLM-5.1 下，Atuin AI 比 Claude Code 的 68.7% 高出 15.3 个百分点。本次实验新增代理白名单，仅允许连接 LLM 提供商、Python/npm 包注册表和内部服务，其余设置不变。