MCP-Injector 论文揭示工具调用 Agent 在真实 MCP 故障下的脆弱性，规模不提升容错
论文提出 MCP-Injector，一个协议感知的故障注入中间件，可插入 MCP 工具调用路径并注入永久、瞬时、间歇三类故障，其故障模型基于 1,774 个开源 MCP 仓库的 57,240 条 issue 与 PR 讨论校准。
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共 6 条 · 更新于 08:15
arXiv推荐指数7676
arXiv推荐指数6262 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。
arXiv推荐指数3131 RegoMender：面向 Rego 策略自动修复的多智能体框架
RegoMender 是反馈引导的多智能体框架，通过共享黑板与原子工具包动态执行打补丁、重写或回滚，用于修复 Rego 策略。团队同时发布首个自动化 Rego 策略基准 RegoBench，含 1,159 个真实缺陷；RegoMender 在 RegoBench 上语法与基于测试的语义成功率分别为 82.9% 和 77.9%，超出最强基线 13.4%。
安全paper推荐指数7474 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。
ShortSpan推荐指数7878 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。
ShortSpan推荐指数7878 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。