論文閱讀分析｜當 autonomous LLM agent 真的開始替你長時間做事，真正危險的往往不是單點漏洞，而是整條 lifecycle 一起鬆掉
論文基本資訊 論文標題：Security...
2026 年 4 月 18 日
Skill Supply Chain
2026
Prompt Injection SoK 論文閱讀分析：真正該被治理的，早就不只是 prompt，而是整條 coding agent 會接觸到的控制面
這篇 Prompt Injection Attacks on Agentic Coding Assistants 的 SoK 把問題講得很完整：當 coding assistant 已經能讀檔、跑 shell、接 MCP、吃 skill 與 repo 規則檔時，風險就不再只是某段 prompt 有沒有惡意，而是整條從外部內容、工具描述、協定整合到設定持久化的控制面都可能被注入。真正要治理的，是 agent runtime 的信任邊界，而不是只靠過濾器擋幾句關鍵字。
2026 年 4 月 17 日
ClawGuard 論文閱讀分析：真正能擋下間接提示注入的，可能不是更乖的模型，而是工具邊界前那道不靠運氣的安檢
ClawGuard 這篇論文最重要的提醒是：對有工具權限的 LLM agent 來說，安全不能只押寶模型自己在被污染的上下文裡保持清醒，而要把防線放在每一次 tool call 即將落地的邊界。它用任務導出的規則、內容遮罩、技能檢查與人工批准，把 web content、MCP 與 skill file 三條間接注入路徑一起拉回可審計的 runtime control plane。
2026 年 4 月 17 日