深度分析
思科紅隊測試：多輪攻擊突破率達88.3%，AI代理安全防護面臨新挑戰
思科在 VB Transform 2026 大會上公布一項針對 15 款旗艦模型的大規模測試結果，顯示多輪對話攻擊的成功率高達 88.3%，遠超傳統單輪紅隊測試的偵測範圍。該研究基於 30,090 個單輪提示與 6,986 個多輪攻擊樣本，發現所有受測模型都存在顯著的多輪攻擊弱點，且單輪與多輪測試的模型排名順序完全不同。
AI代理安全
深度分析
AI代理CI/CD管線遭權威框架攻擊：研究揭露信任鏈系統性缺陷
一項針對多代理CI/CD管線的研究發現，權威框架注入攻擊能讓驗證者忽略明顯的惡意程式碼。即使系統提示未被洩漏，且管線內含多層驗證，攻擊者偽裝成預先批准的遙測功能仍可繞過所有內容檢查，最高導致55%的案例成功部署秘密竊取程式碼。研究指出，基於來源的防禦機制才是關鍵。
深度分析
Claude 的授權邊界失效：confused deputy 與代理安全風險分析
多個資安團隊於五月揭露針對Anthropic的Claude的攻擊鏈。研究顯示同一類「confused deputy」授權失效在四個表面出現，讓模型在無額外驗證下代表使用者執行高權限操作。影響包括OT系統偵測、瀏覽器擴充遭注入、OAuth憑證外洩與專案設定自動執行。此問題反映代理授權平面扁平化，單一修補不足以全面修復。