工具没坏,Agent 却选错了:AI Agent 的机器社会工程风险
6 月 15 日,芬兰于韦斯屈莱大学 Jukka Vuorinen 和 Eeli Mäkinen 在 ECCWS 2026 发表论文**《Social Engineering of AI Agents》**。
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6 月 15 日,芬兰于韦斯屈莱大学 Jukka Vuorinen 和 Eeli Mäkinen 在 ECCWS 2026 发表论文**《Social Engineering of AI Agents》**。
讨论 Agent 安全时,我们很容易把注意力放在模型、提示词、工具调用和插件市场上。但在真实企业环境里,真正把风险带进业务流程的,往往是夹在模型与工具之间的 Skill。
6 月 28 日,Krishna Mohan 和 Guda Nagavenkata Srinivasa 在 arXiv 提交了一篇论文,题为 **《Agent Security Meets Regulatory Reality: A Practitioner Systematization of A
一个模型在安全评测里表现良好,是因为它真的安全,还是因为它意识到自己正在被测试?
2026 年 1 月,Anthropic 发布论文《Constitutional Classifiers++: Efficient Production-Grade Defenses against Universal Jailbreaks》。
AI Coding 生成不存在依赖不只是幻觉问题,而可能变成 slopsquatting 供应链入口;53 个仍可注册的共同幻觉包名说明风险正在跨模型扩散。
Agentic AI 正在改变安全防守的成本结构,让一批曾经太贵、太慢、太依赖专家的安全技术重新具备工程落地条件。
StakeBench 把 Web Agent 提示注入风险从攻击成功率推进到受害者视角,揭示用户、商家和平台在真实执行链路中的隐蔽损害。
TC260《智能体部署使用安全指引》把 Agent 安全拆成评估、准备、部署、使用、停用五个阶段,标志着治理重点从内容安全走向运行时安全。
当评测者在对话历史里人为插入 assistant 内容时,模型是否能察觉?这种"预填感知能力"正在动摇大量基于轨迹预填的 Agent 安全评测的有效性。