arXiv 论文提出六模块扫描器检测 Agent Skills 本地与组合漏洞
论文提出一个六模块扫描器(内容提取、本地分析、组合分析、验证、报告、缓解),用于检测 Agent Skills 中的非预期漏洞及多技能组合风险。
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论文提出一个六模块扫描器(内容提取、本地分析、组合分析、验证、报告、缓解),用于检测 Agent Skills 中的非预期漏洞及多技能组合风险。
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。
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。
论文提出 KnotScryer,通过将每个技能抽象为能力摘要并构建技能能力流图(SCFG),检测多个单独安全的技能组合后产生的安全违规链。
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。
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。
Vasisht Duddu、Adam Caulfield、Xi He 在 arXiv:2610.27543 提出 KNOX,一个在 TEE 内运行生成式与 Agent 工作负载的监管沙箱,在保护模型权重的同时按经证明的策略清单约束可用法规、工具调用与系统调用。
arXiv 论文提出组合式授权失败(CAF)概念,指单个工具调用或一对调用各自通过本地护栏,却违反跨意图、目的、来源、同意与委托的全局策略。核心结论是一条不可行性结果:关系型目的违规属于 2-safety 超属性,没有单条轨迹上的归责点,因此从不误报的逐动作监控无法检出,只有跨执行监控才能发现,而作者调研的六款护栏均未实现。
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。
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。
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。
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。