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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等8个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    被测模型
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill,用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2505.23266

    AdvOF:用对抗物体融合攻击 VLM 驱动的视觉语言导航智能体

    提出 AdvOF,生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Lseg、Clip、ViT-L/16 等5个
    摘要AdvOF 以多视角融合生成对抗物体。

    AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。

    深度解读完整解读
已经到底了