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Antigravity Grounded! Security Vulnerabilities in Google's Latest IDE
分析 Google 新推出的 Antigravity IDE 繼承自 Windsurf，發現其存在五項安全漏洞，包括遠端命令執行、隱藏指令、缺乏人工介入機制及資料洩漏風險。
Embrace The Red（Johann Rehberger）
部落格 ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 18 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/01
AI agent 安全的第一手研究：對 Claude Code、Copilot 等工具的 prompt injection 與資料外洩實測，附 CVE 與修補過程
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Agent Commander: Promptware-Powered Command and Control
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探討 AI 代理如何極速發現並利用安全漏洞，指出當 AI 能力足夠強時，所有漏洞都會變得淺顯易見。作者分析 Anthropic 的 Mythos 模型在漏洞挖掘上的突破，並提醒組織面臨的補丁部署挑戰與攻擊者門檻降低的風險。
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作者揭露利用模組遮蔽技術繞過 Claude Code Opus 5 Auto Mode 模式執行惡意程式碼，攻擊成功率達 60-80%，並指出該模式非安全保證。
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From SELECT to SYSADMIN with SQL Copilot (CVE-2026-65669)
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揭露 ChatGPT 生成的惡意圖片能繞過 Claude Opus 4.7 的防禦，誘導其儲存虛假記憶。雖然 Opus 4.6+ 對基礎攻擊較強，但透過謎題與社會工程學仍可能成功。讀者可了解對抗推理型 AI 的攻擊手法與防禦挑戰。
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Escaping Linux Sandboxes via PipeWire (CVE-2026-5674)
揭露利用 PipeWire 與 Flatpak 音訊權限繞過 Linux 沙箱的漏洞，講者透過 AI 工具發現並驗證此問題。文章詳細說明驗證失敗、模組載入與路徑檢查缺失的三個弱點，並提供修復建議與實作範例。
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Computer-Use and TOCTOU: What You Click Is Not What You Get!
探討 AI 電腦操作代理在執行任務時，因螢幕內容在推理期間發生變化而導致的 TOCTOU 漏洞。作者實作攻擊範例，展示如何誘導 AI 點選錯誤連結傳送郵件，並提供修復建議。
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Recovering Encrypted LLM Reasoning Traces
作者實作並演示如何從加密的 LLM 推理記錄中恢復敏感資訊，包括密碼與 API 金鑰。文章指出共享會話檔案可能洩漏大量資料，並提供具體的攻擊工具與步驟。
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Autonomous AI Intrusions Are Here: Lessons from the Hugging Face Compromise
分析 Hugging Face 遭自主 AI 代理系統入侵事件，指出商業 API 安全防護可能阻礙調查，建議預先準備本地開源模型作為應變方案。讀者可了解自主攻擊的運作模式與防禦對稱性缺失的挑戰。
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Copirate 365 at DEF CON: Plundering in the Depths of Microsoft Copilot (CVE-2026-24299)
詳細拆解 Microsoft Copilot 系列軟體中的多個安全漏洞，包括透過 HTML 預覽與字型載入進行資料洩漏、利用延遲工具呼叫與長期記憶功能建立持久後門。讀者可了解如何繞過內容安全策略（CSP）以及這些漏洞的修復狀況。
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Scary Agent Skills: Hidden Unicode Instructions in Skills ...And How To Catch Them
揭露 AI Agent 技能（Skills）中隱藏的 Unicode 指令注入漏洞，展示如何透過無形程式碼點後門惡意技能，並提供掃描工具與防禦建議。讀者可學習識別與檢測此類攻擊，提升 Agent 環境安全性。
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OpenAI Explains URL-Based Data Exfiltration Mitigations in New Paper
OpenAI 發表新論文說明如何防止基於 URL 的資料洩漏，並詳細列出新增的防護機制與潛在繞過方法。文章回顧了過去三年的漏洞報告歷程，分析當前技術限制與未來風險，適合關注 AI 安全與系統設計的讀者。
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Agentic ProbLLMs: Exploiting AI Computer-Use And Coding Agents (39C3 Video + Slides)
這篇內容介紹了 Johann Rehberger 在 39C3 研討會上的演講，探討自動代理系統（Agentic Systems）的漏洞。透過實作演示，展示如何利用 AI 電腦使用與編碼代理來發現安全缺陷，並分享相關研究成果。
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The Normalization of Deviance in AI
探討 AI 產業如何像挑戰者號災難一樣，逐漸將安全警告視為無足輕重，導致過度信任大型語言模型輸出。作者指出，在代理系統中，若忽略提示注入等風險，組織會因短期成功而降低防護，最終引發嚴重安全事件。
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Claude Pirate: Abusing Anthropic's File API For Data Exfiltration
揭露利用 Claude Code Interpreter 的網路請求功能，透過惡意提示注入與偽造 API 金鑰，將使用者檔案上傳至攻擊者帳戶的資料洩漏攻擊鏈。
