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10月12日 · 周一

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  1. 防御arXiv 2610.02861

    论文提出在 Kubernetes 上保护 AI Agent 的七层纵深防御框架与参考架构

    提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要把运维智能体当不可信租户,用七层控制在完全攻破假设下约束行动。

    把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户,在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下,用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是:智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时,这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.03153

    EvoRiskBench:面向工作区 Agent 运行时安全风险的演化基准

    构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Sol、DeepSeek-V4-Pro-0813、Claude Opus 5

    摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。

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  3. 防御arXiv 2609.29647

    AgentKernel:面向 Agent 的可信原生操作系统内核

    提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要AgentKernel 是四支柱智能体 OS 设计,安全论证未附带实测数字。

    AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。

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  4. 攻击arXiv 2605.11047

    DeepTrap 框架在 OpenClaw 上自动挖掘智能体执行上下文漏洞

    提出 DEEPTRAP 以搜索可诱导不安全轨迹的执行上下文载荷

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、GLM-5 等9个
    摘要DEEPTRAP 用轨迹级搜索发现 OpenClaw 上下文风险,作者称不能只看最终回复。

    DEEPTRAP 是针对 OpenClaw 的自动化红队框架,搜索执行前被改写的文件、记忆、技能、工具元数据或配置,而不是改用户指令。

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