Agent 安全策略要从提示词搬到可验证策略代码
Autoformalization of Agent Instructions into Policy-as-Code、out-of-band prompt injection defense 评估和 MCP description-code inconsistency 测量共同指向一个工程判断：高权限 Agent 的安全边界不能只写在 system prompt 里，而要落到可验证 schema、策略代码、运行时参考监控器和自适应评估流水线。
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安全工程
AI 生成代码的安全关口要前移到写入瞬间
Semgrep Guardian、Codex MCP/Hook 文档与 agentic coding 工具依赖选择研究共同指向一个工程判断：AI 写代码的安全控制不能只等 CI 扫描，而要在 Agent 写文件、引入依赖、调用工具和提交 PR 的每一跳留下可验证的安全反馈。
Agent 应用上线前需要一条白盒安全审计关口
Agent Audit、CodeBadger、CodeQL model packs 与 Semgrep Custom Workflows 共同指向一个工程判断：Agent 安全不能只靠提示词防护，而要把工具代码、MCP 配置、身份权限、记忆/上下文和 CI 证据做成可审计的发布关口。
白盒扫描 Agent 不应该停在候选漏洞
OpenAnt 把仓库级漏洞发现拆成可达性裁剪、LLM 语义检测、对抗式验证和容器动态验证。本文从授权白盒扫描角度拆解一条 verified finding pipeline：候选、证据、反证、复现、报告放行、人工审核和可验证指标。
不要让安全报告翻转求解器结论
LLM 接入 SAT/SMT、CodeQL、Joern 和漏洞验证器后，机器可验证结论仍可能在自然语言叙述阶段被提示注入或上下文污染翻转。本文从 narration gap 拆解一条授权白盒扫描流水线：verdict artifact、证据锁定、叙述校验、人工复核和可验证指标。
Agent 编排在网络安全里的正确位置：从告警流水线到可审计的安全工作流
Agent 编排不是让一个大模型直接接管安全运营，而是把 triage、证据收集、静态分析、威胁情报、检测工程、修复验证和人工审批组织成有状态、有权限边界、可回放的安全工作流。本文给出一套面向 SOC 与白盒扫描的工程方案。
Agent libOS：长期运行 Agent 的安全边界应该下沉到运行时原语
从 arXiv:2606.03895 Agent libOS 看，长期运行 Agent 的风险不只在 prompt、工具描述或扫描规则里，而在调度、对象记忆、权限授予、人类审批、恢复和审计这些运行时原语能否成为真正的授权边界。
没有证书，就不要执行：Agent 安全审计需要从日志转向可认证轨迹
从 arXiv:2605.24462 的 Certified Traces、AgentSecBench、Agent-BOM 和当前 Agent SDK/Bedrock 工程接口看，安全 Agent 的关键不是让模型解释得更像人，而是让每次工具调用、白盒扫描、修复和部署动作在执行前携带可检查的权限、来源、证据和回放条件。