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时间概念近期备受关注,尤其与正常运行时间(uptime)、心跳检测(pulse checks)、执行时间(execution time)和响应时间(response time)相关,这些通常被视为健康指标。这些指标亦可视为安全指标,因为它们能为系统安全性提供洞察。利用时间作为安全指标的理念并非新颖,过去已用于检测隐蔽时间通道(covert timing channels)和行为基线(behavioral baselining)。攻击者早已认识到时间可携带信息,研究人员也针对大型语言模型(LLM)展示了时间侧信道攻击。然而,大多数研究聚焦于时间如何被利用,而非如何用于防御攻击。近期一项关于 LLM 代理(LLM-agent)安全的调查显示,时序异常检测基础设施(temporal anomaly detection infrastructure)是一个开放的研究空白,凸显了该领域亟需更多研究。该调查指出,当前的代理部署框架不支持时序异常检测所需的行为基线,且讨论主要集中于会话级行为。事件之间的间隔空间,或单次执行内部的节奏,仍 largely 未被探索,时间可能是被忽视的可观测性(observability)的另一个维度。通过测量到达间隔(inter-arrival intervals)之间的行为变化和熵,或许能够将时间从噪声转变为信号,从而提升安全性。作者正在自己的工作中探索这一概念,并好奇还有哪些人在从事时序行为的防御性研究,尤其是针对代理系统(agentic systems)。
Noma Security 披露了一种名为 GitLost 的漏洞,该漏洞针对 GitHub 代理工作流(Agentic Workflows)。此类工作流使用 AI 代理,若被授予个人访问令牌(Personal Access Token),即可访问仓库,包括私有仓库。该漏洞的核心在于攻击者如何利用这种广泛的访问权限,通过看似正常的公共仓库问题(Issue)进行利用。GitLost 展示了间接提示注入(Indirect Prompt Injection),其关注点从操纵代理的输出转向基于代理权限控制其行为。作为拥有凭证的实体,代理能够读取攻击者原本无法访问的私有仓库信息。一个示例涉及代理读取私有 README 文件并将其作为公开评论发布,从而形成数据外泄通道。GitHub 实施了诸如沙箱化和输入清理等防御措施,但 Noma 发现,简单的词缀如"Additionally"即可绕过输出扫描器。这一绕过行为突显了一个根本性挑战:在自然语言提示中难以将指令与数据分离。该问题具有结构性,因为提示注入难以被完全过滤。该漏洞符合“致命三要素”(lethal trifecta)的概念:代理具备访问私有数据的权限、摄入不可信内容,并拥有出站数据通道。Noma 强调,架构层面的解决方案(如隔离和限定范围的凭证)比基于模式匹配的防御更为有效。包括 Aikido、Orca 和 Invariant Labs 在内的多项研究也显示出类似模式,即代理泄露机密或访问私有数据。这些发现表明当前代理系统中存在一类更广泛的漏洞。为缓解这些风险,Noma 建议将个人访问令牌的权限范围限制为单个仓库,而非授予组织级访问权限。他们还建议限制面向公共的工作流可发布的内容,并通过人工审核对输出进行管控,而非仅依赖威胁检测扫描。此外,限制代理可操作的内容作者范围也被提出作为另一种缓解策略。