arXiv论文研究编码智能体记忆文件的安全影响
论文研究了编码智能体自动加载的项目记忆文件作为攻击面的风险：攻击者可通过pull request修改记忆文件，在不接触开发者prompt的情况下引导智能体生成通过测试但存在漏洞的代码。
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共 13 条 · 更新于 15:39
arXiv推荐指数6767 arXiv推荐指数7878 CARI：编码智能体工作流中的跨边界对抗性运行时注入研究
arXiv 论文提出 Cross-Boundary Adversarial Runtime Injection（CARI）攻击设置：在多方协作的编码智能体工作流中，恶意或被攻陷的对等开发组件（如后端服务、测试框架、CI 任务）可在其运行时反馈中暗藏指令，诱导受害方智能体执行越权操作。
ShortSpan推荐指数6262 Thinking-in-Bets：让智能体在读用户反馈前先写下主张，可几乎消除补丁审查中的错误反转
论文《Thinking-in-Bets at Test Time Reduces Sycophantic Revisions in LLM Agents》（作者 Nghi D. Q. Bui）提出一种免训练方法：让智能体在读用户回复前先写一份私有 Claim Checklist，逐条记录主张、支撑证据与置信度，收到质疑时据此决定保留、复核、澄清或修复。
arXiv推荐指数7070 HoS 论文：学习式注意力门提升提示词注入鲁棒性
论文提出名为 Heads of Security (HoS) 的提示词注入防御方法，通过一组学习得到的每头注意力门强制指令与数据分离，让模型在不遵循注入指令的前提下推理不可信内容。
安全paper推荐指数7575 arXiv论文揭示LLM Agent间接提示词注入的trust region效应
论文研究长时程LLM Agent中的间接提示词注入，构建了覆盖工具使用、编码和日常工作流三个领域的测试环境，发现即使注入内容完全相同，攻击成功率也随注入位置显著变化，作者称之为trust region效应。
安全paper推荐指数6060 基于 Petri 网监督控制的 LLM Agent 工具执行认证框架论文
arXiv:2610.31376 论文（作者 Chao Gu、Quanyan Zhu）将 LLM Agent 与工具之间的执行护栏形式化为 Petri 网监督控制问题，用 token 表示能力、审批与预算，使前置条件缺失或已消耗的注入请求被机械拒绝。
arXiv推荐指数7272 arXiv论文量化编码Agent过度遵循过期指令文件的行为并验证一句话修复
论文构建40个Python项目，在指令文件与现有代码约定冲突时让Claude Code和Codex CLI各运行320次。结果显示无干预时90.1%的选择遵循过期指令文件，Claude Code在80次运行中79次指出冲突仍照做，Codex CLI在80次中20次改写现有代码、其中17次导致项目测试失败。
arXiv推荐指数3232 大语言模型跨语言代码翻译中的幻觉：现象与缓解
一项系统性实证研究在三个基准数据集、六组语言对和七个 LLM 上考察跨语言代码翻译幻觉，构建了语义一致性冲突、事实知识冲突、项目上下文偏离三类分类法，并人工标注 13,919 个幻觉案例。研究进一步提出 HaluCodeTran 缓解框架，结合基于 BM25 的翻译示例检索与分类法感知的反思式精炼。
arXiv推荐指数5252 FALCON：以反例为据的智能体安全编码验证框架
Tue Le 在 arXiv 提出 FALCON，一个以反例为据的验证框架，把攻击探索与行为验证分离，并通过被测程序的执行轨迹把两者连接起来。在测试时修复中，FALCON 在安全代码生成基准上的留出功能安全增益明显强于其他安全信号，同时保持或提升功能表现。
arXiv推荐指数5959 安全技能如何引导编码 Agent 检测 Linux 内核漏洞
研究对 37 个安全技能在 Claude Code 与四种底层 LLM 上做了大规模实证，覆盖 10 类共 100 个真实 Linux 内核漏洞、合计 14800 次运行。
arXiv推荐指数4040 CAT-RAG：用类别感知的智能体检索改进安全代码生成
CAT-RAG 是一个智能体式安全类别感知检索增强代码生成框架，用语言特定的安全类别替代 CWE 级检索，可作为独立安全层或 RACG 管线的即插即用附加组件，无需修改底层模型。在 CyberSecEval 上，其安全代码生成改进幅度接近当前最优方法的两倍（23.57% vs. 12.11%），同时减少 41.71% 的 token 开销。评估还覆盖 CodeGuard+ 与 HumanEval。
arXiv推荐指数5252 UVA 方法让代码 Agent 提问时不泄露私有代码
作者提出 utility-verified abstraction（UVA），训练本地代码 Agent 在向更强的云端模型咨询时，用角色和类型描述私有实体，同时保留专家所需的技术细节。在仓库级 issue 修复任务上，训练后的 Agent 解决 37.6% 的问题，同一模型单独工作为 25.3%；其提问泄露的私有实体比未训练时少 3.7 倍，逐字代码少 1.4 倍。
ShortSpan推荐指数6666 研究：封闭意图词表而非护栏才是阻止被劫持 SOC Agent 的关键
一篇 arXiv 论文提出面向 SIEM/XDR 的受限动作架构：SOC 分析 LLM 被限制在封闭意图词表内，命令由管理器按 OS 模板展开并逐参数校验，外层再套 NeMo-Guardrails 代理。