SkillJack: Persistent Skill Backdoors in Self-Evolving Agents
SkillJack：自进化智能体技能管道中的持久后门攻击
🧭 自进化 Agent 技能学习的安全风险 ★ 深度解读
Tencent Zhuque Lab
首次揭示自进化智能体的经验到技能转换如何将中毒经验固化为持久、可路由的后门技能
📌 工作参考价值（4 点）
- 自进化推荐Agent若用交互历史生成检索或推荐技能，须警惕中毒经验被固化；应建立技能溯源，标记数据血缘，源清除时级联撤销衍生技能，避免持久后门。
- 技能提取会“洗白”恶意意图（如“备份服务”掩盖数据外传），安全检测不能仅审查原始轨迹，需对每个衍生技能重新评估，尤其关注元数据（名称、描述）是否误导检测器。
- 工程实现中，技能库与经验存储通常解耦，仅清空原始记录不足以根除攻击，需配套技能生命周期管理，实现源删则后代技能同步失效。
- 对使用LLM路由的技能推荐系统，可借鉴其载荷构造思路，设计元数据感知的鲁棒性审查，避免仅靠表面文本判毒；并注意多防线组合可能因技能路由变化而失效，需联合优化。