Skip to content
KitploitKITPLOIT
工具漏洞利用博客
Log in
提交
工具漏洞利用博客
提交

黑客、渗透测试和网络安全工具,武装您的安全武器库!

Kitploit 是一个黑客、网络安全和渗透测试工具的目录。发现最新的项目更新,查找漏洞、分析系统、自动化测试并加强你的安全。

··订阅源·联系·隐私·© 2026 Kitploit

工具目录

分类

查看所有分类
Loading categories
AI-Security-Newsletter — AI Security Newsletter - 一份月度 关于AI安全研究、见解、报告、即将举办的活动以及工具与资源的摘要 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/taleliyahu/ai-security-newsletter
漏洞分析威胁情报供应链安全论文与研究学习与教育红队精选资源AI 安全
GitHubtaleliyahu/ai-security-newsletter

AI-Security-Newsletter

AI Security Newsletter - 一份月度 关于AI安全研究、见解、报告、即将举办的活动以及工具与资源的摘要

查看仓库
484273个月前Kitploit 审核通过

最受欢迎

查看全部 →

发现我们社区最常用的工具。

探索所有工具

浏览我们的工具集合

查看所有工具 →
网站
分享

AI 安全通讯 - 2026年6月

AI 安全研究、洞见、报告、即将举办的活动以及工具与资源摘要。关注 AISecHub 社区 和我们的 LinkedIn 小组 获取更多更新。另请查看我们的项目 Awesome AI Security。

由 InnovGuard.com 赞助 - 技术风险与网络安全咨询 - 创新与投资,信心与保障并行。

InnovGuard


🔍 洞见

📌 更新我们的分类体系:智能体 AI 系统的故障模式 微软基于红队工作扩展了其智能体 AI 故障模式分类体系,为安全团队提供了一种更清晰的方式来推理已部署智能体系统中的工具误用、过度授权、记忆污染、身份边界以及人工覆盖缺口等问题。

📌 Miasma 蠕虫再次攻击微软:Azure Functions Action 及其他 72 个仓库在针对 AI 编码智能体的供应链攻击后被禁用 StepSecurity 记录了一场针对 AI 编码智能体工作流和 GitHub 仓库的供应链攻击活动,其防御重点是 CI/CD 环境中的依赖信任、操作来源、仓库写入路径以及智能体可见的凭据。

📌 技能分发的可悲现状 Trail of Bits 研究人员通过使用截断、归档间接、字节码投毒和提示注入框架的技能包,绕过了 ClawHub、Cisco skill-scanner 和 skills.sh 的检查,展示了为什么公共智能体技能市场需要策展和来源控制,而不仅仅是扫描器信任。

📌 Codex CLI RCE:提示注入缓解措施 Cymulate 详细介绍了命令行编码智能体中的提示注入风险,除非在模型之外强制执行沙箱、批准边界和命令约束,否则不受信任的文本可以引导文件写入或工具执行。

📌 Agentjacking:MCP 注入劫持 AI 编码智能体 云安全联盟总结了从 Sentry 到 MCP 的“agentjacking”模式,其中外部控制的遥测或问题内容成为编码智能体的可信上下文。有用的防御框架是将可观测性、错误报告和集成数据视为不受信任的智能体输入,而不是中立的开发元数据。

📌 SearchLeak:我们如何将 M365 Copilot 变成一键数据窃取武器 Varonis 描述了一个 Microsoft 365 Copilot Enterprise 攻击链,该链结合了参数到提示注入、HTML 渲染行为和搜索路径滥用,通过单次点击工作流泄露敏感的 M365 数据。

📌 AutoJack:单个页面如何对运行 AI 智能体的主机执行 RCE 微软展示了 AI 浏览智能体查看的恶意网页如何能到达本地 AutoGen Studio 服务,并通过不安全的本地主机信任和智能体操作处理触发主机进程执行。

📌 Mastra npm 供应链攻击:通过 easy-day-js 拼写错误后门入侵 140 多个包 StepSecurity 报告了 Mastra 的 npm 生态系统因一个拼写错误的依赖项而被入侵,该依赖项包含一个混淆的 postinstall 释放器,影响了 AI 应用栈中使用的智能体、RAG、MCP 和工作流包。

📌 攻破 LiteLLM:从低权限用户到管理员与 RCE Obsidian 记录了一条链式 LiteLLM 权限提升和 RCE 路径,展示了 AI 网关的低权限访问如何变成对提供者密钥、代理策略和运行时智能体功能的管理控制。

📌 Amazon Q 漏洞:通过 MCP 自动执行入侵 Wiz 分析了 Amazon Q VS Code 扩展的一个问题,其中克隆仓库中工作区信任的 MCP 配置可能自动加载攻击者控制的行为,并暴露开发者执行路径和云凭据。

📌 macOS.Gaslight:Rust 后门将对分析师的提示注入转向,而非沙箱 SentinelOne 记录了一个 Rust 后门,它为分析师和 AI 辅助工具植入了提示注入内容,将攻击从沙箱逃逸转变为对审查恶意软件的人员和模型的操纵。

📌 计算机使用与 TOCTOU:你点击的不是你得到的! Johann Rehberger 演示了一种计算机使用智能体的竞争条件,其中屏幕在模型观察之后但在点击发生之前发生变化,将一个看似良性的交互变成 Outlook 发送操作,并使操作前像素或状态重新验证成为核心控制。

📌 AI 辅助软件开发的“氛围编码”光谱方法 英国国家网络安全中心 (NCSC) 将 AI 辅助编码视为一个风险光谱,将低风险原型与涉及身份验证、授权、敏感数据、安全关键行为或关键基础设施的生成代码区分开来。

📌 提示注入与智能体运行时安全:实用威胁模型 TMLS 将提示注入视为一个运行时安全问题,通过工具中介、记忆存储、出站通道和人工批准缺口映射攻击。实用的结论是将控制措施转移到能力代理、沙箱执行、白名单和审计路径中,而不是将提示文本视为安全边界。

📌 2000 人试图入侵我的 AI 助手后发生了什么 Fernando Irarrázaval 报告了一个 OpenClaw 邮件智能体提示注入挑战,有超过 6000 次尝试且没有成功泄露秘密,同时揭示了围绕智能体记忆污染、批量上下文、API 成本、账户暂停和模型选择等方面的实际部署问题。


🧰 工具与资源

🧰 AgentStalker - 智能体漏洞基准测试与分析工具包,具备污点跟踪、AST 分析、代码审计和沙箱复现功能,适用于智能体攻击路径。⭐️115

🧰 darknet-mcp-server - MCP 服务器,向 AI 智能体公开泄露、勒索软件、恶意软件、漏洞、窃密日志和威胁情报工具,用于受控的安全研究工作流。⭐️67

🧰 mcp-trust-plane - 面向模型上下文协议 (MCP) 提供者的可组合数据安全与防护平面,专注于围绕 MCP 连接工具和数据的策略控制。⭐️60

🧰 prompt-gate - 本地数据丢失防护 (DLP) 和 DNS 层控制,用于阻止未经授权的 AI 工具,并在出站提示离开端点前检查其中的密钥或敏感数据。⭐️28

🧰 claude-ai-cyber-security-skills - 面向安全工作流的 Claude Code 技能集合,包括进攻性测试、防御性分析和工具辅助调查模式。⭐️17

🧰 talos - 面向人类、服务和 AI 智能体的 API 密钥与能力令牌服务,用于需要作用域限制的机器对机器授权。⭐️14

🧰 SkillsGuard - 针对恶意或不安全 AI 智能体技能包、SKILL.md 文件和捆绑脚本的静态扫描器。⭐️13

🧰 tamga - 自托管 LLM 安全代理,用于个人身份信息 (PII) 脱敏、提示注入防御以及模型流量的合规控制。⭐️11

🧰 llm-sec-range - LLM 攻防演练场,涵盖提示注入 CTF、OWASP LLM Top 10、脆弱智能体和本地模型目标。⭐️9

🧰 aka-claude-tools - Claude Code 安全增强实用工具,用于清理上下文、隔离配置文件、锁定凭据、保护出站连接和更安全的本地默认设置。⭐️9

🧰 agent-jackstop - 针对 Cursor 和 Claude Code 的加固层,防御通过不受信任工具输出进行的提示注入,也被称为 agentjacking。⭐️8

🧰 LLM-Safety-platform - AI 红队测试平台,用于 LLM 漏洞评估、提示注入、混淆攻击和采样稳定性分析。⭐️6


📄 报告

📘 智能体 AI 安全与治理现状 2.01

OWASP 的六月更新将智能体 AI 安全转化为治理和工程地图,涵盖了自主工作流、智能体风险类别、控制措施,以及早期威胁模型与生产事件之间的实际差距。

📘 AI 控制矩阵 v1.1

云安全联盟发布 247 项 AI 控制目标,涵盖 18 个安全领域,并映射到 ISO 42001、ISO 27001、BSI AIC4 以及欧盟 AI 法案导向的治理等保证与合规框架。

📘 AICMv1.1 云服务提供商实施指南

CSA 将 AI 控制矩阵转化为云提供商实施指南,涵盖审计规划、补救、漏洞管理、合作伙伴监督、威胁检测以及 AI 特定的保证实践。

📘 AI 在网络风险中的转变:领导者必须立即行动

英国 NCSC 和五眼联盟合作伙伴警告称,AI 正在降低攻击者门槛并压缩漏洞到利用的时间窗口,同时将风险转变映射到安全设计默认值、暴露减少、补丁速度、强身份验证、事件准备和防御性 AI 使用。

📘 模型上下文协议:AI 驱动自动化的安全设计考虑

美国国家安全局 (NSA) 与国际合作伙伴发布 MCP 安全设计指南,用于 AI 驱动的自动化,涵盖身份验证、授权、服务器信任、传输控制、工具暴露以及从实验过渡到生产的智能体生态系统的监控。


🛡️ 漏洞 (CVE)

🛡️ CVE-2026-49257: mcp-pinot 暴露未经身份验证的 MCP 工具调用 严重性 10.0。mcp-pinot 可将 HTTP MCP 服务器绑定到 0.0.0.0,且默认禁用 OAuth,通过服务器端的 Apache Pinot 凭据暴露 SQL、模式和表变异工具。

🛡️ CVE-2026-54309: n8n MCP Browser 传输接受未经身份验证的工具调用 严重性 10.0。n8n 的 MCP Browser HTTP 传输可在未经身份验证的情况下接受会话初始化和工具调用,将浏览器控制自动化暴露给可达客户端。

🛡️ CVE-2026-56274: Flowise Custom MCP Server 命令注入 严重性 9.9。Flowise Custom MCP Server 的命令标志处理和文件访问限制可被绕过,导致在 LLM 工作流平台内执行操作系统命令注入。

🛡️ CVE-2026-55255: Langflow 流程执行 IDOR 严重性 9.9。Langflow 的响应 API 可能允许已认证攻击者通过提供受害者流程 ID 来执行其他用户的流程,破坏 AI 工作流执行的租户隔离。

🛡️ CVE-2026-50548: Cursor 智能体终端沙箱逃逸 严重性 9.8。Cursor 的智能体终端沙箱可通过修改工作目录参数被绕过,允许智能体驱动的终端操作超出预期工作空间边界。

🛡️ CVE-2026-50549: Cursor 智能体文件写入沙箱逃逸 严重性 9.8。Cursor 的文件写入沙箱在规范化失败后可能错误回退,为智能体文件写入超出预期项目边界开辟路径。

🛡️ CVE-2026-49468: LiteLLM 代理主机头授权绕过 严重性 9.8。LiteLLM 代理的主机头解析在特定部署条件下可能允许未授权访问受保护的管理路由,危及网关控制和提供者密钥。

🛡️ CVE-2026-7664: IBM Langflow Streamable MCP 授权绕过 严重性 9.8。IBM Langflow 的 Streamable MCP 传输可能将受保护的 MCP 资源和操作暴露给受影响开源版本中的未授权攻击者。

下载工具