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官方账号arXiv cs.AI@Puyu Zeng, Simeng Qin, Jingzhi Li, Ju Jia, Zheli Liu, Xiaojun Jia
精选
推荐理由：这篇论文讲了一个新攻击思路：把恶意技能拆成多个看似无害的小技能，组合起来就能绕过扫描器。还给了防御方案ChainGuard，做智能体安全的人值得看看。
技能扫描器
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8月11日
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ColluSkill是一种针对LLM智能体技能扫描器的对抗性攻击框架，通过将恶意意图分解为多个独立包装的技能子负载，利用上下文依赖和工件传递在运行时组合成有害工作流。实验显示，在六个代表性技能扫描器上，ColluSkill平均攻击成功率达96.0%，显著优于单技能和多技能攻击基线。为防御此类攻击，研究者提出ChainGuard，一种上下文感知的技能链扫描器，通过重建跨技能依赖和工件流将攻击成功率降至22.5%，同时允许99.5%良性工作流通过。该研究揭示了现有技能扫描器仅检查单个技能的安全盲区，强调链级安全分析对智能体技能生态系统的重要性。