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共 17 条 · 更新于 11:31
10月28日周三
10月26日周一
  1. 安全paper76

    Log-To-Leak:针对MCP工具调用Agent的提示词注入攻击研究

    arXiv:2610.36108 论文提出 Log-To-Leak,一种针对基于 MCP 的工具调用 LLM Agent 的提示词注入攻击:通过恶意自然语言工具元数据,诱导 Agent 在完成正常任务后额外发起一次攻击者控制的日志调用,泄露用户查询、MCP 服务器名、服务器响应乃至 Agent 最终回复。

  2. 安全paper56

    arXiv 论文实证研究 OpenClaw 智能体助手生态的安全风险与信任边界失效

    论文 arXiv:2610.35451 对 OpenClaw 智能体助手生态的安全问题做实证研究,分析 13 个相关 subreddit 的 25K+ Reddit 帖子(筛出 162 条安全相关帖。

10月23日周五
  1. arXiv75

    面向 MCP 的解码时来源绑定防御论文:阻断跨模态提示注入攻击

    论文提出针对 MCP 的解码时来源绑定(decode-time provenance binding)机制,通过 HMAC 认证信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪,抵御经由工具解码进入多智能体工作流的间接提示词注入。

10月22日周四
  1. arXiv62

    论文发现 LLM Agent 文本拒答难以迁移到工具调用

    论文构建了覆盖四个领域、2,304 条提示词的基准,用文本、标准工具调用和对抗性工具调用三种配对设置测试五个模型,发现聊天中被拒答的有害请求在标准工具调用下仍有 10-52% 变成不安全的工具调用。

  2. 安全paper71

    arXiv 论文提出 MCP 智能体工作流的解码时来源绑定防御

    arXiv:2610.31974 论文研究针对 MCP 智能体工作流的间接提示词注入,提出解码时来源绑定机制,将 HMAC 认证的信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪结合,对被解码内容标记为不可信并阻断受其影响的关键工具调用。

10月21日周三
  1. arXiv55

    ClawMMU:为有状态 LLM Agent 设计保护一致的虚拟内存

    Jinhao Hu 提出 ClawMMU,为有状态 LLM Agent 的长期记忆增加保护层,给每条记忆标注归属者、作用域、来源与权限。ClawMMU 在内容进入模型上下文、写入存储、从存储返回或驱动工具调用时检查这些标签,核心规则是信息可以提高权限,但权限不能自我提升。

10月20日周二
  1. arXiv52

    SpanGuard 将指令定位与授权判断解耦,实现轻量 IPI 防御

    SpanGuard 提出把间接提示词注入(IPI)防御拆成两步:先用轻量无监督分割在异构工具输出中定位可疑指令,再由小语言模型做块级授权判断。作者指出小模型难以同时完成定位与授权判断,解耦后护栏对模型能力的要求明显降低。实验显示其攻击成功率为 0.32%,良性效用损失可忽略,且在更小的模型上仍然有效。

  2. arXiv66

    Connection Escrow:在 eBPF 内核层扣住 AI Agent Pod 出站连接直至隔离验证器放行

    论文提出 connection escrow 机制,用 98 条指令的 eBPF 程序挂在 Pod 的 cgroup 上,把受监管 Pod 的每条出站 TCP 连接扣在内核 connect() 路径中,在任何数据包生成前拦截。

10月19日周一
  1. 安全paper74

    AutoRedClaw:面向 claw 式 Agent 的自动化红队框架与 RedClaw-Bench 基准

    AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架,可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境,并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。

  2. 安全paper47

    PROVISO:面向安全 LLM Agent 的溯源感知动作选择控制器

    PROVISO 是一个位于动作提议与执行之间的 LLM Agent 控制器,用溯源类型化记忆区分可信用户上下文与不可信的工具或技能输出,并在提交前将提议动作与备选动作进行对比。

10月15日周四
  1. ShortSpan78

    CoRedSkill 论文:通过 AST 改写将恶意操作拆分到多个 Agent skills 以规避逐包审计

    论文提出 CoRedSkill,一种针对可复用 Agent skills 的组合式红队方法:把恶意操作拆分到多个协作 skill 中,借助抽象语法树(AST)改写任务辅助函数,同时保持接口与可见任务逻辑不变,使单个 skill 包看起来无害,而在 Agent 按序调用时拼装成完整攻击。

10月12日周一
  1. ShortSpan78

    ToFu 模糊测试揭示 MCP 工具普遍不校验自身描述承诺的输入规则

    研究团队提出工具感知的模糊测试框架 ToFu,针对 LLM-编排层-工具信任边界,在 273 个 MCP 服务器、3405 个工具上发现 343 个工具存在经人工确认的漏洞,涵盖路径遍历、日志注入、SSRF、OS 命令注入等 CWE 类别。