10:17
官方账号arXiv cs.AI@Changguo Jia, Tianqi Zhao, Runzhi He, Minghui Zhou
推荐理由：这篇论文像给智能体技能装了依赖扫描仪，用SBOM思路挖出143万+技能里的隐藏风险和安全漏洞。
SkillDepAnalyzer
共 1 条相关 AI 资讯
7月2日
10:17
论文提出Agent Skill Supply Chains (ASSCs)概念，用于描述智能体技能的混合依赖图。作者设计SkillDepAnalyzer工具，在SKILL-DEP基准上准确恢复元数据和依赖图，优于LLM基线及SBOM工具。对143万+技能分析发现四种结构模式：元数据激活就绪但治理不足、依赖图跨技能包服务、递归复用扩展依赖、依赖集群围绕相关工作流。研究指出仅检视技能会遗漏依赖中的安全信号，并发现已知恶意技能在ASSCs中的持续存在。建议引入类型化依赖清单、依赖集群管理、风险警告命令和锁文件记录。