SkillHarm: Lifecycle-Aware Skill-Based Attacks via Automated Construction
SkillHarm：面向技能生命周期的 Agent 攻击基准与自动化构建
🧭 Agent 技能安全 · 自动化攻击基准
The Ohio State University · Amazon AGI · Stanford University
首个覆盖技能使用生命周期的攻击基准，揭示固定与自变异投毒下 Agent 高达 86.3% 的攻击成功率
📌 工作参考价值（4 点）
- Agent 技能安全评估框架：若业务中使用第三方 Agent 技能（例如 MCP tools、自定义插件），可借鉴 SkillHarm 定义的 12 类风险（数据管线、系统环境、自主决策）和两种投毒场景（FPP/SMP），设计内部红队测试用例。
- 自变异投毒（SMP）的低噪音特性：SMP 初始不触发恶意行为，在后续复用中才爆发，与电商推荐中长效特征污染攻击类似，可思考如何在模型更新、特征缓存下设计延迟投毒检测机制。
- 自动化投毒样本生成管道：AutoSkillHarm 利用自然语言 harness 驱动 coding agent 批量构造攻击样本，可迁移到业务安全测试中，自动生成针对内部 Agent 流水线的变异攻击数据。
- 失败模式提示防御盲区：论文发现攻击失败多因 Agent 未执行投毒文件而非真正抵抗力，启示工程防御需加强技能加载阶段的静态分析（如 manifest 检查、沙箱预执行），而非仅依赖运行时行为监控。