arXiv: Anthropic@Neil Fendley, Zhengyu Liu, Aonan Guan, Jiacheng Zhong, Yinzhi Cao
精选85
推荐理由：这是首个系统研究AI工作流安全风险的工作，使用GitHub Actions或n8n的开发者应立刻检查自己的工作流是否暴露在类似攻击下，建议点开了解具体攻击路径和防护建议。
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5月13日
19:12
研究人员设计了首个检测与利用框架JAW，针对GitHub Actions和n8n等自动化平台中的智能体工作流进行劫持攻击。攻击者可通过操控GitHub Issue评论等输入，诱导LLM代理执行凭证泄露、任意命令等恶意操作。JAW通过静态路径可行性分析、动态提示来源分析和运行时能力分析，成功劫持了4714个GitHub工作流和8个n8n模板。受影响组件包括Claude Code、Gemini CLI、Qwen CLI、Cursor CLI等15个广泛使用的GitHub Actions及两个n8n官方节点。研究人员已向GitHub、Google、Anthropic等厂商负责任披露，并获得致谢、修复和漏洞赏金。