技术报告：探索智能体生态系统的新兴威胁
计算机视觉与模式识别
2026-05-28 v1
摘要
我们分析了来自主要市场的 3,984 个 AI 智能体技能，发现 76 个确认的恶意有效载荷，包括凭证盗窃、后门安装和数据外窃。13.4% 的所有技能包含至少一个关键级安全问题，且至少 8 个手动确认的恶意技能在发布日期仍公开可见于 clawhub.ai。本报告记录了我们的 methodology，基于真实世界样本提出威胁分类，并详细描述了我们观察到的攻击模式。随着技能市场快速增长以及 AI 智能体获取敏感凭证和系统的能力，自动化安全分析已不再是可选任务。
引用
@article{arxiv.2605.28587,
title = {Deformable Gaussian Occupancy: Decoupling Rigid and Nonrigid Motion with Factorized Distillation},
author = {Yang Gao and Wuyang Li and Po-Chien Luan and Alexandre Alahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.28587},
year = {2026}
}
备注
CVPR 2026