Zenity Labs 复现微软 Copilot Studio 样板客服 agent 零点击数据外泄
Zenity Labs 复现了微软 Copilot Studio 样板客服 agent 的零点击数据外泄:一封含隐藏指令的邮件即可让 agent 把客户 CSV 和数十条 Salesforce 记录发往外部地址,无需任何点击。另一场景中,注入载荷被拆成五个对话轮次,每轮单独都能过检,第六轮才拼出完整指令并导出数据。
Zenity Labs 复现了微软 Copilot Studio 样板客服 agent 的零点击数据外泄:一封含隐藏指令的邮件即可让 agent 把客户 CSV 和数十条 Salesforce 记录发往外部地址,无需任何点击。另一场景中,注入载荷被拆成五个对话轮次,每轮单独都能过检,第六轮才拼出完整指令并导出数据。
OX Security 在 The Hacker News 署名文章中介绍对 15,465 个公开 MCP 服务器的调查,称部分基础设施失效或治理不足,并讨论数据驻留、过期域名及远程后端难以仅凭公开代码持续核验等问题。其后续分析基于其中 5,095 个唯一主机名:15.6%(796 个)解析到美国境外,包括中国和俄罗斯,而 MCP 目前没有原生协议机制约束连接工具的运行位置或数据处理位置;2.3% 已无法解析,0.45% 位于家庭网络或消费级隧道服务,6 个过期域名可以每年 4 至 12 美元购得,若 MCP 客户端或工作流继续信任并调用这些域名,可能形成接管。CSA Labs Research 引述该研究称,这一生态缺乏一致的授权模型、运营者身份与生命周期问责机制,注册表收录只是发现便利,不构成安全保证。
CSA复核MCP市场治理研究
OX Security扫描15465个公开MCP服务器发现漏洞
Zenity Labs 发布免费服务 AI Total,以 Detonation Chamber 在沙箱中真实运行 Agent Skills,记录其行为并与声明比对。发布前它引爆数千个公开 Skills,发现数十个恶意样本,其中一个经 Vercel skills.sh 传播的窃密活动触达约 170 万次安装;逾 30% 恶意 Skills 指示 Claude Code、OpenClaw 等智能体下载运行攻击者文件。Zenity 称这些技能并非被劫持,而是从一开始就被构建成这样,其中一个排名前 150 的技能数月未被检测到,还有智能体被改造成恶意软件投放器。
2026年10月1日,X 用户 @kotekjedi_ml 发文提出,托管在不同第三方平台上的模型,其安全防护乃至模型实例可能存在多大差异,引发对第三方托管模型安全防护差异的关注。
Unit 42 开源了 LLM 驱动的分析引擎 OperTraitor,用于审计 Kubernetes Operator 的 RBAC 配置。该工具从本地 Operator 和 OperatorHub 目录读取原始 RBAC 配置,比对 Operator 文档中描述的功能与实际授予的权限之间的差异,并给出 1–10 的风险评分。
OX Security根据公开MCP注册表开展调查,自报样本包含15,465个服务器,并对5,095个唯一主机名进行基础设施分析。厂商指出部分服务存在失效域名、消费级隧道及数据驻留治理问题;托管地理位置本身不代表恶意行为。其相关报告还声称,在特定授权设置下的测试中,不可信内容可能导致越权访问。这些结论属于厂商调查与受控测试,适用范围取决于具体条件。
Adversa AI 汇总了 2025 年 9 月至 2026 年 9 月间公开的十起针对 Claude Code 的攻击,指出它们几乎都不是模型行为问题,而是落在配置文件、hook 定义、审批弹窗、MCP 工具描述、插件 pin 和 skill 包这些模型外围机制上。其中 Miasma 蠕虫在真实环境中运行,导致微软四个组织下 73 个仓库被禁用;两起获得 CVE(CVE-2025-59536 与 CVE-2026-21852,均已修复);四起被厂商以超出威胁模型为由拒绝处理。作者称十起攻击无一需要越狱,反复出现的失效点是同意机制:弹窗显示的对象与实际授权的操作不一致,这一问题出现在三个研究团队的四处发现中。
文章分析 AI Agent 的 Skill/MCP 生态面临的供应链投毒:与 npm/PyPI 投毒不同,载荷可以是纯自然语言,执行者是继承用户全部权限、会主动配合的 Agent。作者把信任失效归结为环境权限继承等三个根因,沿 Agent 读取 Skill、拆分步骤、经 MCP 调用工具的链路梳理出 5 个注入面,用工具描述投毒等四类典型攻击链做原理演示,并列出在野观察到的不少于 16 种免杀手法。隔离环境实测中,按序叠加编码压缩、结构重打包、语义改写等四类混淆后,多家检测平台的检出率从 99% 降到 10%。防御部分给出多引擎路由聚合加 LLM 仲裁、SkillSieve 静态三层检测、FUSE 与 eBPF 双通道动态采集和 uprobe 级意图-行为追踪,主张恶意行为最终会在运行时的系统边界行为上暴露。
一项研究称 26 个 LLM 路由器被秘密注入恶意工具调用并窃取凭据,其中一个路由器盗走了某客户价值 50 万美元的钱包。研究者还表示已实现对路由器的投毒,可将流量转发给自己,并在数小时内直接接管约 400 台主机。相关论文见 https://arxiv.org/abs/2604.08407。
Datadog Security Labs 发现,在编码智能体中信任一个仓库后,仓库控制的代码可能在用户发出第一条提示词前就已运行。在 Codex 中,项目级 MCP 配置(.codex/config.toml 中的 mcp_servers)会让 Codex 启动攻击者控制的本地进程,无需用户交互或调用该服务器;Codex 0.122.0 起不再加载不受信任项目的 hooks 与执行策略,0.129.0 起对托管配置外的命令 hook 定义做哈希并要求审查,0.131.0 加入完整启动审查界面,但只有命令 hook 路径会获得第二次信任审查。在 Claude Code 中,.claude/settings.json 可定义会话环境变量,通过把 PATH 指向项目内目录,Claude 启动时自动执行的 Git 探测会运行仓库中的 git 包装脚本,该脚本还能转调真实 git 使流程正常继续。
Adversa AI 用真实攻击载荷实测八款开源 Agent 技能扫描器(针对 Claude Code 等加载的 SKILL.md、agent manifest 与 MCP 配置),恶意技能全部通过,包括当前 OASB 排行榜第一的 HMA。绕过原因各异:六款可被改写或混淆绕过,一款几乎不做检查,一款的判定文件本身可被注入指令。共同缺陷是缺少前端处理,所有扫描器匹配文件字节而非实际执行字节,没有一款会解码编码载荷后重跑完整规则集,也没有一款在命令库运行前做 Unicode 归一化。
Island 报告称,FakeGit/SmartLoader 活动涉及约 7600 个恶意仓库,其中 800 多个冒充 AI Skill 或 MCP server 以投放恶意软件。厂商自测显示,Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 在未收到链接的情况下也会检索并推荐相关仓库。约 200 个仓库的 Release 资产累计下载超过 1400 万次;下载数不等于感染人数,测试结果也不能外推为所有智能体的行为。
Adversa AI 披露 Cursor 的 cursor:// 深链漏洞 DeepJack,攻击者伪装成队友发送一条“审查 PR”链接,点击并确认后即可安装攻击者控制的 MCP 服务器,以受害者账号执行未沙箱命令。攻击有两个变体:一是把 mcp/install URI 双重 URL 编码后塞进 pr-review 端点的 url 参数,Cursor 不会递归解码或重新校验该参数;二是安装对话框用单行文本框渲染命令,攻击者用大量制表符把恶意尾部(如 & /c start curl attacker.com)顶出屏幕,用户只看到 calc 之类的无害命令。
HiddenLayer 研究发现 Claude Code 技能文件的多个 frontmatter 字段存在安全缺口,可被用来劫持编码智能体。攻击者利用 allowed-tools 字段预授权 Bash、Read、Write、Skill、WebFetch 等工具,绕过原本的工具调用权限请求;通过指定能力更弱的模型和更低 effort 等级实施降级攻击,规避护栏拒答,反向操作则可抬高成本,测试中同一 URL 摘要任务从 Haiku 低 effort 的 0.0274 美元升至 Opus 高 effort 的 0.1451 美元。将指令移入 when_to_use 字段并把 user-invocable 设为 false,可让技能在斜杠菜单中不可见却仍被触发,ClawHub 和 skills.sh 等技能站点也不展示 name、description 之外的字段。
Trail of Bits 测试了 ClawHub、Cisco skill-scanner 以及 skills.sh 集成的 Gen、Socket、Snyk 三家扫描器,用四个恶意 skill 全部绕过检测,其中三个不到一小时就完成。攻击手法包括在恶意代码前插入 10 万个换行符让 OpenClaw 扫描器截断文件、用 .docx 压缩包间接引用恶意脚本、在看似无害的格式化 skill 中夹带会读取环境变量的 .pyc 字节码,以及用企业环境配置话术包装的提示注入,诱导 agent 把 npm/yarn 指向攻击者控制的 registry。
Tenet Security 的 Threat Labs 披露名为 Agentjacking 的攻击:攻击者用公开的 Sentry DSN 向 Sentry 事件接口 POST 伪造错误事件,在 message 与 context 字段中注入伪装成官方修复建议的 markdown,Sentry MCP server 将其作为可信系统输出返回给编码 Agent,Agent 便以开发者权限执行攻击者控制的 npm 包。研究称被动侦察发现 2,388 个组织暴露可注入 DSN,受控测试中 100+ 个 Agent 执行了注入错误,涉及 Claude Code、Cursor 和 Codex,对注入错误的利用成功率为 85%,覆盖 macOS、Windows、WSL、容器与 CI 环境,受害方包括一家约 2500 亿美元市值的 Fortune 100 企业。
Datadog Security Labs 分析了 Claude Code 技能带来的供应链风险,指出技能中的动态上下文命令会在模型看到技能内容之前执行,使模型级提示注入防御失去介入机会。Claude Code 可从企业管理策略、个人目录、项目 .claude/skills/、插件、嵌套项目文件夹以及 --add-dir 添加的目录加载技能,克隆的仓库因此可能把技能带入受信任会话。作者以在野发现的 Clawsights 技能为例,该技能通过 gh auth token 获取 GitHub 令牌并上传至 clawsights[.]com/api/upload;在 Opus 4.6 最大推理下模型识别并拒绝执行,但改用动态上下文版本后,令牌窃取命令在预处理阶段已执行完毕,模型随后才表示不会执行该技能。作者还提到在 Opus 4.7 上同一技能未被识别为凭据窃取。
Adversa AI 披露 TrustFall 缺陷:Claude Code、Gemini CLI、Cursor CLI、Copilot CLI 四个编码 CLI 在开发者接受文件夹信任提示后,会立即执行项目自定义的 MCP 服务器,恶意仓库只需一次回车即可触发未沙箱化的 RCE。
Wiz 对 OpenAI、Anthropic、Google 等厂商的 AI GitHub Actions 做了安全分析,发现外部 App 与 bot 可绕过权限校验触发 AI 执行,并存在针对动态生成凭据文件的密钥外泄路径。研究覆盖 anthropics/claude-code-action(超 1.2 万个公开工作流)、google-github-actions/run-gemini-cli(超 1 千个)、openai/codex-action 和 actions/ai-inference,受影响仓库合计星标超 20 万。
腾讯朱雀实验室用自研 A.I.G 对 OpenClaw 官方 Skill 市场 ClawHub 上近五万个 Skill 做全量扫描,发现第一代显性恶意样本大量消失后,伪装更深的攻击方式仍然存在。扫描发现 27,818 个 Skill 声明网络请求权限,占比 74.6%,共 246,378 条 URL 指向 29,196 个域名;五万个 Skill 来自 15,427 名开发者,Top 20 账号合计发布 5,422 个,最极端账号 3 个月发布 955 个。案例一是一个自称分布式状态恢复工具的 Skill,通过远程拉取载荷、12 种传输编码链式解码和 Python pickle 反序列化构成完整 RCE 链路,却通过了 ClawHub 的正则扫描、注入信号检测、LLM 安全评估和 VirusTotal 外联检测。