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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。

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  2. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等5个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  3. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    发表
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等4个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  4. 防御arXiv 2609.36879

    SKILLLITE:用小模型做证据引导的恶意 Agent Skill 审计

    提出证据引导的 SKILLLITE,审计部署前恶意 Agent Skill

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemma4:e4b、Qwen3.5:9B、DeepSeek-R1:8B 等4个
    摘要SKILLLITE 把证据抽取外置,让紧凑 LLM 只做意图条件下的风险裁决,三个基准上 F1 高于所列基线。

    SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。

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  5. 防御arXiv 2608.03485

    SkillSentry:用自适应蜜罐世界动态检测 Agent 技能安全

    提出 SkillSentry,用自适应蜜罐世界在安装前检测 Agent 技能是否越出能力契约

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Pro、Qwen、Kimi 等4个
    摘要契约加配对执行审计技能越权。

    SkillSentry 是安装前的动态技能审计,用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装,就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络,而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为,源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行,也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。

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已经到底了